Variables de régression généralisées bêta binomialesJ'ai un jeu de données qui est construit comme ceci:
| IDENTIFIANT | Reproduire | Oui | X1 | X2 |
| UN | 1 | 0 | .78 | .33 |
| UN | 2 | 0,25 | .44 | .09 |
| B | 1 | 0,25 | .76 | .66 |
| B | 2 | 1 | .31 | .39 |
| C | 1 | 0 | .11 | .48 |
| C | 2 | 0 | .07 | .22 |
La distribution beta binomail semble appropriée car ma variable de réponse (Y) est proportionnelle.Ainsi, je suis intéressé à examiner la relation entre les deux variables X et Y.Pour utiliser une régression binomiale bêta dans jmp, vous devez :
La distribution binomiale bêta nécessite une taille d'échantillon supérieure à un pour chaque observation. Ainsi, l'utilisateur doit spécifier une colonne de taille d'échantillon. Pour insérer une colonne de taille d'échantillon, spécifiez deux colonnes continues comme Y dans cet ordre : le décompte du nombre de réussites et le décompte du nombre d'essais. La fonction de lien pour p est le logit.
Quelqu'un a-t-il déjà utilisé ce type d'analyse et comprend-il comment organiser l'ensemble de données pour l'exécuter correctement ?Merci de votre aide!
Objet : Variables de régression généralisées binomiales bêtaJ'adapte une régression généralisée binomiale bêta, mais le tracé de régression dans la sortie n'est pas précis.Le nombre de succès (ou nombre d'attaques) doit être compris entre 0 et 50 mais dans l'intrigue n'est jamais supérieur à 5. Ci-joint une capture d'écran des données et de la sortie.Des idées sur ce qui se passe ici?
Objet : Variables de régression généralisées binomiales bêtaMerci de votre aide!C'est beaucoup plus clair !
Objet : Variables de régression généralisées binomiales bêtaOui, JMP nécessite deux colonnes dans le rôle Y. L'ordre d'entrée dans le rôle Y est important. La première colonne de données est un nombre de réussites (comme vous définissez le succès) et la deuxième colonne est le nombre total observé (succès plus échecs). Ainsi, par exemple, vous avez peut-être observé 10 cas, mais aucun d'entre eux n'a été un succès lorsque ID=A et Replicate=1. Au lieu d'une proportion de 0, entrez un nombre de 0 et une taille de 10. Vous devez remplacer le Y proportionnel dans votre tableau de données par deux colonnes de données.
