«beta-regression» 태그된 질문

나는 비 예측 모델 구축 생각하고 , 와 과 . 따라서 비율은 과 사이 입니다.a ≤ b a > 0 b > 0 0 1A / Ba/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 선형 회귀를 사용할 수는 있지만 자연스럽게 0..1로 제한되지는 않습니다. 관계가 선형이라고 …

41 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

전제는 R 패키지 betareg1의 비 네트에서 인용 한 것 입니다. 또한이 모델은 일반화 된 선형 모델 (GLM; McCullagh and Nelder 1989)과 일부 속성 (예 : 선형 예측 변수, 링크 함수, 분산 매개 변수)을 공유하지만이 프레임 워크의 특별한 경우는 아닙니다 (고정 분산도 아닙니다) ) 이 답변 은 또한 사실을 암시합니다. [...] …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

[0,1]에 베타 회귀 분석으로 분석하려는 데이터가 있습니다. 물론 0,1 값을 수용하려면 무언가를 수행해야합니다. 모델에 맞게 데이터 수정을 싫어합니다. 또한 나는 0과 1 인플레이션이 좋은 생각이라고 생각하지 않습니다.이 경우 0은 매우 작은 양수 값으로 간주해야한다고 생각하기 때문에 (그러나 나는 어떤 값이 적절한 지 정확하게 말하고 싶지 않습니다. .001 및 .999와 같은 …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

0과 1 사이의 비율 인 응답 변수가있는 모델을 만들려고하는데 여기에는 꽤 많은 0과 1이 있지만 그 사이의 많은 값이 포함됩니다. 베타 회귀 분석을 시도하고 있습니다. R (betareg)에 대해 찾은 패키지는 0과 1 사이의 값만 허용하지만 0이나 1은 포함하지 않습니다. 이론적으로 베타 분포가 0 또는 1의 값을 처리 할 수 ​​있어야한다는 …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

베타 회귀 (즉, 베타 분포 및 일반적으로 로짓 링크 함수가있는 GLM)는 분수, 비율 또는 확률과 같이 0과 1 사이의 값을 취하는 반응 일명 종속 변수를 처리하는 데 권장됩니다 . 결과에 대한 회귀 (비율 또는 분수) 0과 1 사이 입니다. 그러나 베타 회귀 분석은 응답 변수가 적어도 한 번은 0 또는 …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

최근에 저는 베타 회귀 모델을 구현하는 데 관심이있었습니다. 이 결과에는 이산적인 "성공"이라는 의미있는 개념이 없기 때문에이 결과는 이항 적 맥락에 맞지 않을 것입니다. 실제로 결과는 실제로 기간의 비율입니다. 분자는 초 수이며 특정 조건은 조건이 활성화 될 수있는 총 시간 (초) 동안 활성화됩니다. 나는 vagaries에 대해 사과하지만이 정확한 맥락에 너무 집중하고 …

14 logit  beta-regression 

개별 올챙이의 "활동 수준"을 측정하는 비율로 구성된 데이터 집합이 있으므로 값을 0과 1 사이로 제한합니다.이 데이터는 개인이 특정 시간 간격 내에서 이동 한 횟수를 세어 수집했습니다 (이동, 0으로 이동 한 다음 평균을 계산하여 개인당 하나의 값을 만듭니다. 나의 주요 고정 효과는 "밀도 수준"입니다. 내가 겪고있는 문제는 임의의 효과로 포함하고 싶은 …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

통계 분석 패키지에 의해 실제로 var / cov 에러 매트릭스는 어떻게 계산됩니까? 이 아이디어는 이론상 분명하다. 그러나 실제로는 아닙니다. I는 확률 변수의 벡터가있는 경우 I는 평균 X =( X1, X2, … , X엔)⊤엑스=(엑스1,엑스2,…,엑스엔)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top , 본인은 분산 / 공분산 행렬 일탈로부터 -의 외부 제품 설명한다 -평균 벡터 : …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

이론적으로 -225와 +225 사이에 묶인 응답 변수를 모델링하려고합니다. 변수는 게임을 할 때 피험자가 얻은 총 점수입니다. 이론적으로는 피험자들이 +225를 득점하는 것이 가능합니다. 그럼에도 불구하고 점수는 주체의 행동뿐만 아니라 다른 사람의 행동에 따라 달라졌 기 때문에 최대 득점 한 사람은 모두 최대 125 명이었습니다 (이것은 서로 점수를 매길 수있는 최고 2 …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

응답이 비례하는 모델을 만들려고합니다 (실제로 정당이 선거구에서 얻는 투표의 비율입니다). 분포는 정상적이지 않기 때문에 베타 분포로 모델링하기로 결정했습니다. 또한 여러 예측 변수가 있습니다. 그러나 BUGS / JAGS / STAN으로 작성하는 방법을 모르겠습니다 (JAGS가 최선의 선택이지만 실제로 중요하지는 않습니다). 내 문제는 예측 변수로 매개 변수를 합한 것인데 어떻게해야합니까? 이 코드는 (JAGS …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

이것은 0과 1 사이에 갇힌 것들의 예측입니다. 이 시리즈에서는 자동 회귀 구성 요소와 평균 복귀 구성 요소가 의심되므로 ARIMA처럼 해석 할 수있는 무언가를 원하지만 앞으로 1000 %까지 튀기를 원하지 않습니다. . 로지스틱 회귀 분석의 매개 변수로 ARIMA 모델을 사용하여 결과를 0과 1 사이에 제한합니까? 또는 베타 회귀가 (0,1) 데이터에 더 …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

이항 회귀 분석에 적합하고 회귀 계수의 점 추정치 및 분산 공분산 행렬을 구한다고 가정합니다. 이를 통해 향후 실험에서 예상되는 성공 비율의 CI를 얻을 수 있습니다.피pp그러나 관찰 된 비율에 대한 CI가 필요합니다. 시뮬레이션 (나는 그것을하고 싶지 않다고 가정)과 Krishnamoorthya et al (내 질문에 대답하지 않은)에 대한 링크를 포함하여 몇 가지 관련 …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss 

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

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