Hola, ¿qué tal? La interpretación del término independiente depende de cómo hayas centrado el resto de las variables. De todos modos, un término independiente de 102 para los ceros significa que el peso de la parte 0 en la mezcla de las distribuciones (del modelo inflado) es muy alto (compatible con el hecho de que tenías muchísimos ceros en los datos). Entiendo que de alguna manera podrás obtener la probabilidad de 0 para niveles de las variables del submodelo de inflación, que te dará valores muy próximos a 1 en general.
Lo mismo ocurre (pero a la inversa) con el coeficiente muy pequeño de la parte no inflada. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El jue., 19 abr. 2018 a las 17:14, <miriam.alz...@unavarra.es> escribió: > Muchas gracias por la respuesta! > > Miriam > El Jue, 19 de Abril de 2018, 15:03, Freddy Omar López Quintero escribió: > > Hola. > > > > Esta es una pregunta interesante porque, en mi caso, me hace preguntarme > > hace cuánto tiempo no interpreto realmente un intercepto, no solo este > > tipo > > de modelos, sino en cualquier modelo regresivo. ¡Hace mucho tiempo le > > presto solo atención atención los coeficientes de las variables! > > > > Ahora, sin tener la respuesta cabal a tu pregunta, yo creo que debes > > apelar > > al génesis del modelo. El modelo 'inflado' es una mezcla de > distribuciones > > donde la parte que es 'inflada' puede/debe tener una estructura distinta > a > > los otros componentes de la mezcla. Así, el 0 es explicado tanto por una > > parte binaria y otra parte binomial negativa y los interceptos, desde mi > > punto de vista, solo contribuyen un poco a la mezcla total dentro de su > > propio componente. Dicho eso, yo apostaría por interpretar cada > intercepto > > como usualmente lo haces, sin olvidar la función de enlace y el > componente > > al que pertenece y comentando que son parte de un modelo de mezclas > (ZINB, > > en este caso). Es mi apuesta, no sé si haya una respuesta oficial. > > > > He husmeado asimismo un poco los libros de J. Hilbe (QEPD) y no hace > mucho > > énfasis en los interceptos sino más bien en las otras variables > > explicativas una vez el modelo ha sido estimado advirtiendo que la > > interpretación es más compleja que con otro tipo de modelos (Hilbe, 2012, > > pág. 376). > > > > Ojalá algo sirva. > > > > ¡Salud! > > > > 2018-04-18 16:21 GMT-03:00 <miriam.alz...@unavarra.es>: > > > >> Buenas tardes, > >> > >> ¿Cómo interpretarías el intercepto que da R en un modelo de ceros > >> inflados? Por un lado en la parte de conteo tengo un intercepto de -4.2 > >> y > >> en la parte de ceros de 102, ambos salen significativos (***). ¿Qué me > >> dirían? > >> > >> Gracias > >> > >> _______________________________________________ > >> R-help-es mailing list > >> R-help-es@r-project.org > >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >> > > > > > > > > -- > > «...homines autem hominum causa esse generatos...» > > > > Cicero > > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es