为什么负二项式模型会抛出错误？答案

【问题标题】：Why is the Negative Binomial Model throwing errors?为什么负二项式模型会抛出错误？
【发布时间】：2019-09-24 02:51:48
【问题描述】：

我正在执行 2 个模型以适应我的数据集。 Poisson 模型正在运行，没有抛出任何错误。但是对于同一个数据集，负二项式不起作用。谁能告诉我这些错误是什么意思？

from statsmodels.formula.api import NegativeBinomial 

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train).fit()
print(m1.summary())

我在模型中收到以下错误：

1) RuntimeWarning：在日志中遇到除以零 llf = 系数 + 大小np.log(prob) + endognp.log(1-prob)

2) RuntimeWarning: 乘法遇到无效值 dparams = exog*a1 * (y-mu)/(mu+a1)

4) RuntimeWarning: true_divide 中遇到无效值 dparams = exog*a1 * (y-mu)/(mu+a1)

5) RuntimeWarning: true_divide 中遇到无效值 - np.log(a1+mu) - (y-mu)/(a1+mu)).sum() * da1

泊松回归模型运行良好，但负二项式会引发错误。请帮忙。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

可能是原始数据集没有被充分清理/预处理。可以在docs 中看到，您可以在其中添加另一个参数，如下所示：

m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train, missing='drop').fit()

这可能会使错误消失，但您可能应该先查看并考虑数据，然后再删除具有缺失值的行。

【讨论】：