Gợi ý sử dụng mô hình Poisson bằng 0 là một khởi đầu thú vị. Nó có một số lợi ích của việc cùng lập mô hình xác suất có bất kỳ chi phí nào liên quan đến bệnh tật cũng như quá trình những chi phí đó hóa ra là gì nếu bạn có bất kỳ bệnh nào. Nó có giới hạn là nó áp đặt một số cấu trúc chặt chẽ về hình dạng của kết quả, có điều kiện khi đã tích lũy bất kỳ chi phí nào (ví dụ: mối quan hệ phương sai trung bình cụ thể và kết quả số nguyên dương ... có thể được nới lỏng cho một số mục đích mô hình hóa).
Nếu bạn là okay với điều trị các nhập viện bệnh liên quan đến và chi phí bệnh tật liên quan đến điều kiện khi nhập học các quy trình một cách độc lập, bạn có thể mở rộng này bằng cách đầu tiên mô hình hóa các quá trình nhị phân của y / n bạn đã tích luỹ bất kỳ chi phí liên quan đến bệnh tật? Đây là một mô hình hồi quy logistic đơn giản và cho phép bạn đánh giá các yếu tố rủi ro và tỷ lệ hiện mắc. Do đó, bạn có thể giới hạn phân tích đối với tập hợp con của các cá nhân đã tích lũy bất kỳ chi phí nào và mô hình hóa quy trình chi phí thực tế bằng cách sử dụng một loạt các công nghệ mô hình hóa. Poisson là tốt, quasi-poisson sẽ tốt hơn (chiếm các nguồn cộng hưởng nhỏ không được đo lường trong dữ liệu và khởi hành từ các giả định mô hình). Nhưng bầu trời là giới hạn với việc mô hình hóa quá trình chi phí liên tục.
Nếu bạn thực sự cần mô hình hóa mối tương quan của các tham số trong quy trình, bạn có thể sử dụng các ước tính SE của bootstrap. Tôi thấy không có lý do tại sao điều này sẽ không hợp lệ, nhưng sẽ tò mò muốn nghe ý kiến đóng góp của người khác nếu điều này có thể sai. Nói chung, tôi nghĩ đó là hai câu hỏi riêng biệt và nên được xử lý như vậy để có suy luận hợp lệ.