Existe-t-il de toute façon que je peux exécuter LASSO avec une régression binomiale négative sur R? J'effectue une régression binomiale négative sur mon ensemble de données car les données sont trop dispersées pour imposer une régression de poisson. Pendant ce temps, je suis également confronté à un problème de multicolinéarité. J'ai déjà essayé d'utiliser glmnet
avec family = poisson
, mais les données ne correspondent pas très bien (pour alpha = 0 et alpha = 1) ... Honnêtement, je ne sais pas quoi faire pour analyser ce gros gâchis de données: /
Merci
EDIT: voici le tableau variance-covariance de l'ajustement binomial négatif
8.392729e+18 1.239178e+06 -3.624090e+05 1.896258e+17 -3.702521e+17
1.239178e+06 1.119052e-04 5.201989e-06 -1.877590e+05 -2.558095e+05
-3.624090e+05 5.201989e-06 5.179343e-06 -8.021543e+04 -1.436381e+05
1.896258e+17 -1.877590e+05 -8.021543e+04 2.193290e+17 6.413947e+16
-3.702521e+17 -2.558095e+05 -1.436381e+05 6.413947e+16 2.142183e+17
glmnet
package, puis faire un ajustement post hoc aux erreurs standard des paramètres en fonction de la déviance résiduelle estimée ...)
vcov(fit)
donne, fit
étant votre objet glm.