Regresi beta berguna saat variabel dependen dibatasi, atau jika memiliki efek batas atas atau lantai. Ini juga dapat digunakan untuk memodelkan mean dan varians.
Saya berpikir untuk membangun model yang memprediksi rasio , di mana a ≤ b dan a > 0 dan b > 0 . Jadi, rasionya adalah antara 0 dan 1 .a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Saya bisa menggunakan regresi linier, meskipun secara alami tidak membatasi ke 0..1. Saya...
Premisnya adalah kutipan ini dari sketsa paket R betareg1 . Lebih jauh lagi, model ini berbagi beberapa sifat (seperti prediktor linier, fungsi tautan, parameter dispersi) dengan model linier umum (GLMs; McCullagh dan Nelder 1989), tetapi ini bukan kasus khusus dari kerangka kerja ini (bahkan...
Saya memiliki beberapa data dalam [0,1] yang ingin saya analisis dengan regresi beta. Tentu saja sesuatu perlu dilakukan untuk mengakomodasi nilai 0,1. Saya tidak suka memodifikasi data agar sesuai dengan model. juga saya tidak percaya bahwa inflasi nol dan 1 adalah ide yang baik karena saya...
Saya mencoba untuk menghasilkan model yang saya punya variabel respon yang merupakan proporsi antara 0 dan 1, ini mencakup beberapa 0s dan 1s tetapi juga banyak nilai di antaranya. Saya sedang berpikir tentang mencoba regresi beta. Paket yang saya temukan untuk R (betareg) hanya memungkinkan nilai...
Regresi beta (yaitu GLM dengan distribusi beta dan biasanya fungsi tautan log) sering direkomendasikan untuk menangani respons alias variabel dependen yang mengambil nilai antara 0 dan 1, seperti fraksi, rasio, atau probabilitas: Regresi untuk hasil (rasio atau fraksi) antara 0 dan 1 . Namun,...
Baru-baru ini, saya tertarik untuk mengimplementasikan model regresi beta, untuk hasil yang proporsional. Perhatikan bahwa hasil ini tidak akan masuk ke dalam konteks binomial, karena tidak ada konsep yang bermakna dari "kesuksesan" diskrit dalam konteks ini. Bahkan, hasilnya sebenarnya adalah...
Bagaimana matriks kesalahan var / cov dihitung dengan paket analisis statistik dalam praktik? Ide ini jelas bagi saya dalam teori. Tetapi tidak dalam praktik. Maksud saya, jika saya memiliki vektor variabel acak X =( X1, X2, ... , Xn)⊤X=(X1,X2,...,Xn)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top...
Saya memiliki dataset yang terdiri dari proporsi yang mengukur "tingkat aktivitas" kecebong individu, oleh karena itu membuat nilai-nilai terikat antara 0 dan 1. Data ini dikumpulkan dengan menghitung berapa kali individu bergerak dalam interval waktu tertentu (1 untuk pergerakan, 0 untuk tanpa...
Saya mencoba untuk memodelkan variabel respons yang secara teoritis dibatasi antara -225 dan +225. Variabelnya adalah skor total yang diperoleh subjek saat bermain game. Meskipun secara teoritis dimungkinkan untuk mata pelajaran untuk mencetak +225. Meskipun demikian karena skor tidak hanya...
Ini harus muncul --- peramalan hal-hal yang macet antara 0 dan 1. Dalam seri saya, saya mencurigai komponen auto-regresi, dan juga komponen reverting-berarti, jadi saya ingin sesuatu yang saya bisa menafsirkan seperti ARIMA --- tapi saya tidak ingin itu melesat hingga 1000% di masa depan . Apakah...
Saya mencoba membangun sebuah model di mana responsnya adalah proporsi (sebenarnya itu adalah bagian dari suara yang didapat partai di daerah pemilihan). Distribusi tidak normal, jadi saya memutuskan untuk memodelkannya dengan distribusi beta. Saya juga punya beberapa prediktor. Namun, saya tidak...
Cangkok berikut diambil dari artikel ini . Saya pemula untuk bootstrap dan mencoba mengimplementasikan bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran linier dengan R bootpaket. Kode R Ini Rkode saya : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult...
Misalkan saya cocok dengan regresi Binomial dan mendapatkan estimasi titik dan matriks varians-kovarians dari koefisien regresi. Itu akan memungkinkan saya untuk mendapatkan CI untuk proporsi keberhasilan yang diharapkan dalam percobaan di masa depan, , tetapi saya membutuhkan CI untuk proporsi...
Pertama izinkan saya memberi latar belakang; Saya akan meringkas pertanyaan saya di bagian akhir. Distribusi Beta, diparameterisasi dengan rata-rata μμ\mudan , memiliki , di mana adalah fungsi varians.ϕϕ\phiVar( Y) = V( μ ) / ( ϕ + 1 )Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =...