回归建模的功能之一通常是您可以平滑没有数据的区域 - 尽管您已经注意到，在估计参数时偶尔会出现问题。我建议，如果您遇到无限标准误差之类的问题，那么是时候重新考虑您的建模方法了。

需要特别注意的一点：在特定层中“没有计数”与在该层中不可能存在计数之间存在差异。例如，假设您正在研究 2000 年至 2009 年间美国海军的心理障碍，并且对“是女人”和“在潜艇上服役”都有二元回归项。回归模型可能能够估计两个变量 = 1 的影响，尽管在两个变量 = 1 的情况下计数为零。但是，这种推论是无效的——这种情况是不可能的。这个问题被称为“非积极性”，在高度分层的模型中偶尔会出现问题。