ポアソン/対数線形モデルの尤度比検定のためにゼロカウントを調整する必要がありますか？

分割表に0がありglm、尤度比検定用にネストされたポアソン/対数線形モデル（R 関数を使用）を近似している場合、glmモデルを近似する前にデータを調整する必要があります（たとえば、すべてに1/2を追加します）カウント）？明らかに、いくつかのパラメータは調整なしでは推定できませんが、調整/調整の欠如はLRテストにどのように影響しますか？

一般に、回帰モデリングの威力の1つは、データのない領域を平滑化できることです。ただし、気づいたように、パラメーターの推定に問題が発生する場合があります。無限の標準エラーなどの問題が発生している場合は、モデリングアプローチを少し再考する必要があります。

特定の注意点：特定の階層で「カウントなし」と、その階層にカウントが存在することは不可能であることに違いがあります。たとえば、2000年から2009年の間に米国海軍の心理的障害の研究に取り組んでいて、 "Is a Woman"と "Serves on a Submarine"の両方にバイナリ回帰の項があるとします。回帰モデルは、両方の変数が1である場合でも、カウントがゼロであっても、両方の変数が1である場合の影響を推定できる場合があります。ただし、その推論は有効ではないため、このような状況は不可能です。この問題は「非陽性」と呼ばれ、高度に層別化されたモデルでは問題になることがあります。