Вопросы с тегом «beta-regression»

Бета-регрессия полезна, когда зависимая переменная ограничена или когда она имеет эффект потолка или пола. Его также можно использовать для моделирования как среднего, так и дисперсии.

3
Регрессия за результат (отношение или доля) между 0 и 1
Я думаю о построении модели, предсказывающей отношение , где и и . Таким образом, соотношение будет между и .а / бa/ba/ba > 0 b > 0 0 1a ≤ ba≤ba \le bа > 0a>0a > 0б > 0b>0b > 0000111 Я мог бы использовать линейную регрессию, хотя она, естественно, не …

3
Почему регрессия Бета / Дирихле не считается обобщенной линейной моделью?
Предпосылка это цитата из виньетки R пакета betareg1 . Более того, модель разделяет некоторые свойства (такие как линейный предиктор, функция связи, параметр дисперсии) с обобщенными линейными моделями (GLM; McCullagh and Nelder 1989), но это не частный случай этой структуры (даже для фиксированной дисперсии) ) Этот ответ также намекает на тот …

4
Работа с 0,1 значениями в бета-регрессии
У меня есть некоторые данные в [0,1], которые я хотел бы проанализировать с помощью бета-регрессии. Конечно, что-то нужно сделать, чтобы приспособить значения 0,1. Мне не нравится изменять данные, чтобы соответствовать модели. Кроме того, я не верю, что нулевая и 1 инфляция - это хорошая идея, потому что я считаю, что …

5
Бета-регрессия данных о пропорциях, включая 1 и 0
Я пытаюсь создать модель, для которой у меня есть переменная ответа, которая составляет пропорцию между 0 и 1, это включает довольно много 0 и 1, но также и много значений между ними. Я думаю о попытке бета-регрессии. Пакет, который я нашел для R (betareg), допускает только значения в диапазоне от …

2
Почему именно бета-регрессия не может иметь дело с 0 и 1 в переменной ответа?
Бета-регрессия (т. Е. GLM с бета-распределением и, как правило, функцией логит-линка) часто рекомендуется для работы с зависимостью, называемой зависимой переменной, принимающей значения от 0 до 1, такие как дроби, соотношения или вероятности: регрессия для результата (соотношение или дробь) между 0 и 1 . Однако всегда утверждается, что бета-регрессия не может …

2
Зачем использовать ссылку logit в бета-регрессии?
Недавно я был заинтересован в реализации модели бета-регрессии, для получения результата, который является пропорцией. Обратите внимание, что этот результат не будет вписываться в биномиальный контекст, потому что в этом контексте нет осмысленной концепции дискретного «успеха». Фактически, результат - это пропорция продолжительности; числитель - это количество секунд, в течение которых определенное …

3
Как реализовать смешанную модель с использованием функции бетарег в R?
У меня есть набор данных, состоящий из пропорций, которые измеряют «уровень активности» отдельных головастиков, поэтому устанавливаются значения между 0 и 1. Эти данные были собраны путем подсчета количества перемещений человека за определенный промежуток времени (1 для движения, 0 для отсутствия движения), а затем усредняется, чтобы создать одно значение на человека. …

3
Дисперсионно-ковариационная матрица ошибок в линейной регрессии
Как на практике вычисляется матрица ошибок var / cov с помощью пакетов статистического анализа? Эта идея понятна мне в теории. Но не на практике. Я имею в виду, что если у меня есть вектор случайных величин , я понимаю, что матрице дисперсии / ковариации Σ будет дан внешний продукт отклонения …

1
Работа с регрессией необычно ограниченной переменной ответа
Я пытаюсь смоделировать переменную ответа, теоретически ограниченную между -225 и +225. Переменная - это общая оценка, которую субъекты получают, играя в игру. Хотя теоретически это возможно для предметов +225. Несмотря на это, потому что счет зависел не только от действий субъектов, но и от действий других действий, максимум, который набрал …

2
Как я могу смоделировать пропорции с BUGS / JAGS / STAN?
Я пытаюсь построить модель, в которой ответ является пропорцией (фактически это доля голосов, которую партия получает в избирательных округах). Его распределение не является нормальным, поэтому я решил смоделировать его с помощью бета-версии. У меня также есть несколько предикторов. Однако я не знаю, как написать это в BUGS / JAGS / …

2
Что такое модель временного ряда для прогнозирования процентного соотношения (0,1)?
Это должно прийти вверх - прогнозирование вещей, которые застряли между 0 и 1. В моей серии я подозреваю, что компонент авторегрессии, а также компонент среднего обращения, поэтому я хочу что-то, что я могу интерпретировать, как ARIMA - но я не хочу, чтобы в будущем он снизился до 1000% , Вы …

1
Интервал прогнозирования будущей доли успехов в биномиальных условиях
Предположим, я подгоняю биномиальную регрессию и получаю точечные оценки и дисперсионно-ковариационную матрицу коэффициентов регрессии. Это позволит мне получить CI для ожидаемой доли успехов в будущем эксперименте, , но мне нужен CI для наблюдаемой пропорции. Было опубликовано несколько связанных ответов, в том числе симуляция (предположим, я не хочу этого делать) и …

2
Параметрический, полупараметрический и непараметрический бутстрап для смешанных моделей
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.