从glm()中删除完全分离的观测值

从glm()中删除完全分离的观测值是为了解决在广义线性模型中出现的完全分离问题。完全分离是指在模型中存在某个自变量或自变量的组合，能够完全预测因变量的取值，导致模型无法估计参数。

完全分离的观测值会导致估计的参数无穷大或无穷小，使模型失去解释能力和预测能力。为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检测完全分离：可以通过观察模型的系数估计值是否非常大或非常小来判断是否存在完全分离。也可以使用专门的统计软件或函数来检测完全分离。
2. 删除完全分离的观测值：一种常用的方法是通过删除包含完全分离观测值的数据行来解决完全分离问题。删除观测值可能会导致数据的损失，但可以确保模型的可靠性和准确性。
3. 使用正则化方法：另一种解决完全分离问题的方法是使用正则化方法，如岭回归或Lasso回归。这些方法可以通过对参数引入惩罚项来避免参数估计过大或过小。
4. 改变模型结构：有时候，完全分离问题可能是由于模型结构不合适引起的。可以尝试改变模型的结构，如添加或删除自变量，调整模型的复杂度，以减少完全分离的可能性。

总之，删除完全分离的观测值是解决广义线性模型中完全分离问题的一种常用方法。通过检测、删除、使用正则化方法或改变模型结构，可以提高模型的稳定性和预测能力。