Я пытаюсь смоделировать данные о количестве дней отсутствия работника в году (зависимая переменная). У меня есть набор предикторов, включая информацию о работниках, их работе и т. д., и большинство из них являются категориальными переменными. Следовательно, необходимо оценить большое количество коэффициентов (83), но, поскольку у меня более 600 000 строк, я думаю, что это не должно быть проблемой. Кроме того, в моем наборе данных нет пропущенных значений.
Моя зависимая переменная содержит множество нулевых значений, поэтому я хотел бы оценить нулевую завышенную модель (пуассон или отрицательный бином) с помощью функции zeroinfl пакета pscl с кодом:
zpoisson <- zeroinfl(formule,data=train,dist = "poisson",link="logit")
но я получаю следующую ошибку после долгого времени работы:
Error in solve.default(as.matrix(fit$hessian)) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.67826e-41
Я думаю, что эта ошибка означает, что некоторые из моих копеременных коррелированы, но, похоже, это не так при проверке парной корреляции и коэффициента инфляции дисперсии (VIF). Более того, я также без проблем оценил другие модели, такие как логит и Пуассон или модели отрицательного биномиального подсчета, тогда как эти типы моделей также чувствительны к коррелированным предикторам.
У вас есть идея, почему функция zeroinfl не работает? Может ли это быть связано с тем, что у меня слишком много предикторов, даже если они не коррелированы? Я уже пытался удалить некоторые предикторы с помощью алгоритма Boruta, но он сохранил их все.
Заранее спасибо за вашу помощь.
