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ゼロのログを取ることを回避するために、xにどのくらいの量を追加する必要がありますか？
データをそのまま分析しました。次に、すべての変数のログを取得した後、分析を確認します。多くの変数には多くのゼロが含まれています。したがって、ゼロの対数をとらないように少量を追加します。 これまでのところ、論理的に根拠なく10 ^ -10を追加しました。これは、任意に選択した数量の影響を最小限に抑えるために、ごく少量を追加することが望ましいと考えたからです。ただし、一部の変数にはほとんどゼロが含まれているため、ほとんどの場合、-23.02に記録されます。私の変数の範囲の範囲は1.33-8819.21で、ゼロの頻度も劇的に変化します。したがって、「少量」という私の個人的な選択は、変数に非常に異なる影響を与えます。すべての変数の分散の大部分はこの任意の「少量」に由来するため、10 ^ -10が完全に受け入れられない選択であることは明らかです。 これを行うためのより正しい方法は何でしょうか。 たぶん、各変数の個々の分布から量を導き出す方が良いでしょうか？この「少量」の大きさに関するガイドラインはありますか？ 私の分析は主に、各変数と年齢/性別をIVとする単純なcoxモデルです。変数はさまざまな血中脂質の濃度であり、多くの場合、かなりの変動係数があります。 編集：変数のゼロ以外の最小値を追加すると、私のデータにとって実用的と思われます。しかし、おそらく一般的な解決策はありますか？ 編集2：ゼロは単に検出限界以下の濃度を示すので、多分それらを（検出限界）/ 2に設定するのが適切でしょうか？