Koefisien besar dalam regresi logistik - apa artinya dan apa yang harus dilakukan?

Saya mendapatkan koefisien yang sangat besar selama regresi logistik, lihat koefisien dengan krajULKV:

> summary(m5)

Call:
glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + 
    rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + 
    rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial")

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.7796  -1.0958  -0.3101   1.0034   2.8370  

Coefficients:
                              Estimate     Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)                 -486.72087      664.71911  -0.732  0.46424   
rok                            0.24232        0.33114   0.732  0.46452   
obdobinehn                  3400.43703     1354.14874   2.511  0.01223 * 
krajJHC                      786.22409      708.50291   1.110  0.26746   
krajJHM                      511.85538      823.03038   0.622  0.53417   
krajLBK                      -23.94180     2388.86316  -0.010  0.99201   
krajMSK                     1281.88767      955.09736   1.342  0.17992   
krajOLK                     -175.19425     1255.82946  -0.140  0.88909   
krajPAK                      349.76438     1071.03364   0.327  0.74408   
krajPLK                    -1335.73206     1534.09899  -0.871  0.38418   
krajSTC                      868.99157      692.30426   1.255  0.20976   
krajULKV                  245661.86828 17496742.31677   0.014  0.98880   
krajVYS                     3341.76686     1314.77140   2.542  0.01121 * 
krajZLK                     3950.75617     2922.25220   1.352  0.17676   
resid_usili2                  -1.44719        0.89315  -1.620  0.10555   
rok:obdobinehn                -1.69479        0.67462  -2.512  0.01219 * 
rok:krajJHC                   -0.39108        0.35295  -1.108  0.26817   
rok:krajJHM                   -0.25481        0.40997  -0.622  0.53443   
rok:krajLBK                    0.01621        1.19155   0.014  0.98915   
rok:krajMSK                   -0.63985        0.47592  -1.344  0.17917   
rok:krajOLK                    0.08714        0.62545   0.139  0.88923   
rok:krajPAK                   -0.17419        0.53344  -0.327  0.74410   
rok:krajPLK                    0.66539        0.76383   0.871  0.38394   
rok:krajSTC                   -0.43292        0.34490  -1.255  0.20976   
rok:krajULKV                -122.01076     8704.03367  -0.014  0.98882   
rok:krajVYS                   -1.66391        0.65468  -2.542  0.01122 * 
rok:krajZLK                   -1.96718        1.45474  -1.352  0.17667   
obdobinehn:krajJHC         -3623.86807     1385.86009  -2.615  0.00909 **
obdobinehn:krajJHM         -3220.08906     1458.83842  -2.207  0.02757 * 
obdobinehn:krajLBK         -1051.07131     3434.11845  -0.306  0.75963   
obdobinehn:krajMSK         -6415.65781     1978.30260  -3.243  0.00123 **
obdobinehn:krajOLK         -2427.66591     1777.51914  -1.366  0.17239   
obdobinehn:krajPAK         -3111.45312     1623.59145  -1.916  0.05566 . 
obdobinehn:krajPLK         -1800.26258     2065.74461  -0.871  0.38375   
obdobinehn:krajSTC         -4409.45624     1379.64196  -3.196  0.00145 **
obdobinehn:krajULKV      -187832.68360 16454272.74951  -0.011  0.99089   
obdobinehn:krajVYS         -5445.51446     1791.38012  -3.040  0.00244 **
obdobinehn:krajZLK         -6216.43343     3167.49836  -1.963  0.05003 . 
krajJHC:resid_usili2           1.60474        0.98554   1.628  0.10385   
krajJHM:resid_usili2           1.57822        1.04518   1.510  0.13143   
krajLBK:resid_usili2          11.53462       13.40012   0.861  0.38961   
krajMSK:resid_usili2          -1.33600        1.55241  -0.861  0.38971   
krajOLK:resid_usili2           0.07296        1.27034   0.057  0.95421   
krajPAK:resid_usili2           1.35880        1.23033   1.104  0.26974   
krajPLK:resid_usili2           1.90189        1.41163   1.347  0.17826   
krajSTC:resid_usili2           2.05237        0.95972   2.139  0.03277 * 
krajULKV:resid_usili2        599.79215    20568.86123   0.029  0.97674   
krajVYS:resid_usili2           3.03834        1.16464   2.609  0.00925 **
krajZLK:resid_usili2           1.18574        1.11024   1.068  0.28583   
rok:obdobinehn:krajJHC         1.80611        0.69042   2.616  0.00906 **
rok:obdobinehn:krajJHM         1.60475        0.72676   2.208  0.02751 * 
rok:obdobinehn:krajLBK         0.52268        1.71244   0.305  0.76027   
rok:obdobinehn:krajMSK         3.19712        0.98564   3.244  0.00123 **
rok:obdobinehn:krajOLK         1.21012        0.88541   1.367  0.17208   
rok:obdobinehn:krajPAK         1.55034        0.80886   1.917  0.05563 . 
rok:obdobinehn:krajPLK         0.89718        1.02893   0.872  0.38349   
rok:obdobinehn:krajSTC         2.19742        0.68732   3.197  0.00144 **
rok:obdobinehn:krajULKV       93.43130     8189.24994   0.011  0.99090   
rok:obdobinehn:krajVYS         2.71357        0.89236   3.041  0.00243 **
rok:obdobinehn:krajZLK         3.09624        1.57711   1.963  0.04996 * 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 1.258421)

    Null deviance: 1518.0  on 878  degrees of freedom
Residual deviance: 1228.6  on 819  degrees of freedom
  (465 observations deleted due to missingness)
AIC: NA

Number of Fisher Scoring iterations: 18

Apa artinya ini?? Apakah ini berarti beberapa multikolinearitas, seperti @Scortchi yang disebutkan dalam diskusi ini ? Atau apakah ini berarti overfitting? Bagaimana cara mendeteksi masalah? Apa yang harus saya lakukan sekarang?

Saya mencoba menghapus beberapa variabel. Ini sedikit membantu tetapi tidak terlalu banyak:

> m6 <- update(m5, ~.- kraj:resid_usili2)
> m7 <- update(m6, ~.- resid_usili2)
> summary(m7)

Call:
glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + rok:obdobi + 
    rok:kraj + obdobi:kraj + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial")

Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-2.9098  -1.1931  -0.2274   1.0529   3.1283  

Coefficients:
                           Estimate  Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)              -118.95199   476.34698  -0.250    0.803
rok                         0.05971     0.23718   0.252    0.801
obdobinehn                412.69412   646.95083   0.638    0.524
krajJHC                   447.69791   498.45358   0.898    0.369
krajJHM                   -62.92516   525.85737  -0.120    0.905
krajLBK                   677.73239  1595.20024   0.425    0.671
krajMSK                   278.24639   621.32312   0.448    0.654
krajOLK                  -705.97832   782.53474  -0.902    0.367
krajPAK                   387.96543   608.98961   0.637    0.524
krajPLK                  -653.68419   782.20737  -0.836    0.403
krajSTC                  -114.34822   489.06318  -0.234    0.815
krajULKV                -2117.64674  1797.75836  -1.178    0.239
krajVYS                   884.74411   681.05324   1.299    0.194
krajZLK                  -997.77613   925.93280  -1.078    0.281
rok:obdobinehn             -0.20602     0.32211  -0.640    0.523
rok:krajJHC                -0.22303     0.24819  -0.899    0.369
rok:krajJHM                 0.03092     0.26180   0.118    0.906
rok:krajLBK                -0.33909     0.79438  -0.427    0.670
rok:krajMSK                -0.13889     0.30935  -0.449    0.654
rok:krajOLK                 0.35102     0.38943   0.901    0.368
rok:krajPAK                -0.19392     0.30323  -0.640    0.523
rok:krajPLK                 0.32463     0.38937   0.834    0.405
rok:krajSTC                 0.05677     0.24351   0.233    0.816
rok:krajULKV                1.05287     0.89453   1.177    0.239
rok:krajVYS                -0.44149     0.33911  -1.302    0.193
rok:krajZLK                 0.49612     0.46081   1.077    0.282
obdobinehn:krajJHC       -776.31258   672.68911  -1.154    0.249
obdobinehn:krajJHM       -267.78650   700.38741  -0.382    0.702
obdobinehn:krajLBK      -1246.67321  1760.37329  -0.708    0.479
obdobinehn:krajMSK       -383.77613   858.81391  -0.447    0.655
obdobinehn:krajOLK        -96.72334   947.75189  -0.102    0.919
obdobinehn:krajPAK       -540.25140   827.13134  -0.653    0.514
obdobinehn:krajPLK       -517.49161  1124.63474  -0.460    0.645
obdobinehn:krajSTC       -683.81160   672.66674  -1.017    0.310
obdobinehn:krajULKV      2344.32314  2073.98366   1.130    0.259
obdobinehn:krajVYS       -795.62043   917.80551  -0.867    0.386
obdobinehn:krajZLK        618.33075  1093.37768   0.566    0.572
rok:obdobinehn:krajJHC      0.38725     0.33493   1.156    0.248
rok:obdobinehn:krajJHM      0.13374     0.34870   0.384    0.701
rok:obdobinehn:krajLBK      0.62237     0.87662   0.710    0.478
rok:obdobinehn:krajMSK      0.19114     0.42758   0.447    0.655
rok:obdobinehn:krajOLK      0.04842     0.47171   0.103    0.918
rok:obdobinehn:krajPAK      0.26922     0.41184   0.654    0.513
rok:obdobinehn:krajPLK      0.25790     0.55986   0.461    0.645
rok:obdobinehn:krajSTC      0.34078     0.33492   1.017    0.309
rok:obdobinehn:krajULKV    -1.16571     1.03236  -1.129    0.259
rok:obdobinehn:krajVYS      0.39675     0.45704   0.868    0.386
rok:obdobinehn:krajZLK     -0.30732     0.54422  -0.565    0.572

(Dispersion parameter for quasibinomial family taken to be 1.313286)

    Null deviance: 2396.8  on 1343  degrees of freedom
Residual deviance: 2110.3  on 1296  degrees of freedom
AIC: NA

Number of Fisher Scoring iterations: 5

EDIT: Seperti yang diusulkan oleh Scortchi , saya mencoba menggunakan VIF dan saya juga mendapatkan nilai besar. Apa artinya ini? Lihat:

> require(HH)
> vif(cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + 
+         rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + 
+         rok:obdobi:kraj)
                    rok              obdobinehn                 krajJHC                 krajJHM 
              50.281603         45075363.969712         15194580.406796         11362184.620230 
                krajLBK                 krajMSK                 krajOLK                 krajPAK 
         7567915.376763          5228018.864051         17105623.986998         10944471.683601
[... cut out ...]

— Ingin tahu
sumber

Nah, sudahkah Anda melihat matriks korelasi variabel krjXXX untuk melihat apakah mereka sangat berkorelasi?

— zbicyclist

@ zbicyclist, terima kasih. krajhanya satu variabel kategori dari 12 level (HKK (tersembunyi dalam intersepsi), JHC, JHM, LBK, MSK, ...), jadi saya kira matriks korelasi untuk krajXXX tidak masuk akal, apakah saya benar? Apa yang harus saya lakukan?

— Penasaran

Permintaan cepat: tautan Anda ke diskusi oleh Scortchi di atas tidak memiliki tautan aktual di dalamnya, dapatkah Anda menambahkannya? Terima kasih!

— James Stanley

Tomas, saya kira level HKK adalah level yang sering (yaitu Anda tidak drop level hanya dengan 1 atau 2 pengamatan). Kesalahan yang terkadang dilakukan adalah dengan menjatuhkan level yang paling jarang. Saya pikir @James Stanley memiliki saran terbaik tentang apa yang harus dilakukan selanjutnya.

— zbicyclist

Jangan khawatir, baik untuk tahu - Saya pikir poin @ zbicyclist adalah bahwa jika Anda memilih kategori referensi yang memiliki hasil yang sangat jarang, maka semua parameter untuk faktor itu mungkin dipengaruhi oleh pemisahan kuasi-lengkap (sedangkan memilih level dengan hasil yang lebih sering akan mencegah hal ini menjadi masalah untuk semua parameter). [FYI, yang mungkin sudah Anda ketahui - Anda dapat mengubah level referensi jika diperlukan: di R, seseorang akan menggunakan mis. kraj <- relevel(kraj, ref = "JHC")Jika Anda ingin menggunakan JHC sebagai level referensi sebagai gantinya.]

— James Stanley

Saya akan menyarankan bahwa koefisien besar, dan kesalahan standar besar yang sesuai, hampir pasti akan disebabkan oleh pemisahan kuasi-lengkap atau lengkap. Yaitu, untuk beberapa kombinasi parameter, apakah setiap orang memiliki hasil atau tidak ada yang memiliki hasil, sehingga koefisien mengarah ke infinity (atau infinity negatif.)

Ini cenderung terjadi terutama ketika seseorang menentukan banyak istilah interaksi, karena kemungkinan memiliki kombinasi faktor yang menghasilkan beberapa "kosong" (tidak ada hasil dalam sel, atau semua orang memiliki hasil) sel akan meningkat.

Lihat halaman berikut untuk beberapa perincian lebih lanjut dan strategi yang disarankan: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/complete_separation_logit_models.htm

Secara umum, ini berarti Anda mungkin mencoba melakukan "terlalu banyak" dengan model Anda untuk ukuran dataset Anda (khususnya jumlah hasil yang diamati).

EDIT: Beberapa saran pragmatis

Anda dapat mencoba (1) cepat dan sederhana: hilangkan istilah interaksi dari model Anda, untuk melihat apakah itu membantu (apakah ini masuk akal dari perspektif pertanyaan penelitian adalah masalah yang sama sekali berbeda); atau (2) dapatkan R untuk menjadikan Anda tabel kontingensi dua arah untuk (misalnya baris) kombinasi yang dijelaskan dalam interaksi dengan (misalnya kolom) variabel hasil. Anda mungkin dapat melihat beberapa bukti perpisahan di sini.

— James Stanley
sumber

terima kasih James. Jadi, apakah ini berarti overfitting? Apakah ini berarti bahwa saya seharusnya tidak memasukkan interaksi ke dalam model?

— Penasaran

Saya tidak berpikir ini secara teknis "overfitting", tetapi kasus meregangkan model Anda. Lihat misalnya Wikipedia tentang apa yang secara umum dimaksud dengan overfitting (dan saya tidak akan berpura-pura menjadi ahli dalam definisi): en.wikipedia.org/wiki/Overfitting - bahwa model yang terlalu ditentukan adalah salah satu di mana parameter yang diperkirakan kemungkinan tidak akan berkinerja baik dalam validasi silang, atau dengan kata lain, model yang Anda tentukan akan menggambarkan sampel ini, tetapi tidak akan bekerja dengan baik pada sampel lain dari populasi yang sama.

— James Stanley

terima kasih James - tapi ini persis apa yang saya bayangkan di bawah istilah Overfitting .. BTW, saya menggunakan VIF dan mendapat nilai sangat besar juga, silakan lihat pertanyaan saya yang diedit. Apakah ini memberi tahu Anda sesuatu yang baru tentang masalah multikolinearitas / overfitting?

— Penasaran

Saya pikir ini hanya pertanyaan tentang terminologi / jargon - apa yang Anda gambarkan masih merupakan masalah, dan karena terlalu spesifikasi, tapi saya tidak berpikir kita akan menyebutnya sebagai "overfitting" dalam pengertian formal. Saya harus pergi dan membaca sedikit tentang perbedaan agar lebih jelas!

— James Stanley

Saya tidak yakin apakah ada istilah teknis di luar pemisahan kuasi-lengkap. Saya akan mengatakan "untuk menghindari pemisahan kuasi-lengkap (karena data jarang dalam kombinasi dari dua faktor) kami tidak menguji interaksi". Jelas ini semua jargon, tapi saya pikir ini mungkin deskripsi terbaik?

— James Stanley