A regressão beta é útil quando a variável dependente é limitada ou quando tem um efeito de teto ou piso. Também pode ser usado para modelar a média e a variância.
Estou pensando em construir um modelo de previsão de uma relação , onde e e . Portanto, a proporção estaria entre e .a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Eu poderia usar regressão linear, embora isso não se limite naturalmente a 0..1. Não tenho...
A premissa é esta citação da vinheta do pacote R betareg1 . Além disso, o modelo compartilha algumas propriedades (como preditor linear, função de link, parâmetro de dispersão) com modelos lineares generalizados (GLMs; McCullagh e Nelder 1989), mas não é um caso especial dessa estrutura (nem...
Eu tenho alguns dados em [0,1] que gostaria de analisar com uma regressão beta. Obviamente, algo precisa ser feito para acomodar os valores 0,1. Não gosto de modificar dados para ajustar-se a um modelo. Também não acredito que a inflação zero e 1 seja uma boa ideia, porque acredito que, neste caso,...
Estou tentando produzir um modelo para o qual tenho uma variável de resposta que é uma proporção entre 0 e 1, isso inclui alguns 0s e 1s, mas também muitos valores no meio. Estou pensando em tentar uma regressão beta. O pacote que encontrei para R (betareg) permite apenas valores entre 0 e 1, mas...
A regressão beta (ou seja, GLM com distribuição beta e geralmente a função de link de logit) é frequentemente recomendada para lidar com a resposta, também conhecida como variável dependente, recebendo valores entre 0 e 1, como frações, proporções ou probabilidades: Regressão para um resultado...
Recentemente, tenho me interessado em implementar um modelo de regressão beta, para um resultado proporcional. Observe que esse resultado não se encaixaria em um contexto binomial, porque não há um conceito significativo de "sucesso" discreto nesse contexto. De fato, o resultado é na verdade uma...
Como a matriz de erros var / cov é calculada na prática por pacotes de análise estatística? Essa ideia é clara para mim em teoria. Mas não na prática. Quero dizer, se eu tiver um vetor de variáveis aleatórias , entendo que a matriz de variância / covariância receberá o produto externo dos...
Eu tenho um conjunto de dados composto de proporções que medem o "nível de atividade" de girinos individuais, tornando os valores vinculados entre 0 e 1. Esses dados foram coletados contando o número de vezes que o indivíduo se moveu dentro de um determinado intervalo de tempo (1 para movimento, 0...
Estou tentando modelar uma variável de resposta que é teoricamente limitada entre -225 e +225. A variável é a pontuação total obtida pelos sujeitos ao jogar um jogo. Embora teoricamente seja possível para os sujeitos pontuar +225. Apesar disso, porque a pontuação dependia não apenas das ações dos...
Estou tentando construir um modelo em que a resposta seja proporcional (na verdade, é a parcela de votos que um partido obtém nos círculos eleitorais). Sua distribuição não é normal, então decidi modelá-la com uma distribuição beta. Eu também tenho vários preditores. No entanto, não sei como...
Isso deve ocorrer --- a previsão de coisas que estão presas entre 0 e 1. Na minha série, eu suspeito que um componente de auto-regressão e também um componente de reversão de média, então eu quero algo que possa interpretar como um ARIMA - mas não quero que ele atinja 1000% no futuro . Você...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Suponha que eu ajuste uma regressão binomial e obtenha as estimativas pontuais e a matriz de variância-covariância dos coeficientes de regressão. Isso me permitirá obter um IC para a proporção esperada de sucessos em um experimento futuro, , mas preciso de um IC para a proporção observada. Foram...
Primeiro, deixe-me dar uma base; Resumirei minhas perguntas no final. A distribuição Beta, parametrizada por sua média e ϕ , possui Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , onde V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) é a função de variância.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =...
Eu tenho um dado que onde o resultado é a proporção de uma espécie observada em uma área por uma máquina em 2 dias separados. Como o resultado é uma proporção e não inclui 0 ou 1, usei uma regressão beta para ajustar-se ao modelo. A temperatura é usada como uma variável independente. Aqui está um...
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition +...