ベータ二項一般化回帰変数私はこのように構築されたデータセットを持っています：
| ID | 複製する | Y | X1 | ×2 |
| A | 1 | 0 | .78 | .33 |
| A | 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 |
私の応答変数（Y）は比例的なので、ベータビノマイル分布は適切と思われます。 したがって、2つのX変数とYの関係を調べることに興味があります。jmpでベータ二項回帰を使用するには、次のことが必要です。
ベータ二項分布では、観測ごとに1より大きい標本サイズが必要です。したがって、ユーザーはサンプルサイズ列を指定する必要があります。標本サイズ列を挿入するには、2つの連続する列をこの順序でYとして指定します。成功数の数と試行数の数です。のリンク機能 p ロジットです。
誰かがこのタイプの分析を使用し、それを正しく実行するようにデータセットを調整する方法を理解していますか？ご協力ありがとうございました！
再：ベータ二項一般化回帰変数ご協力ありがとうございました！それははるかに明確です！
再：ベータ二項一般化回帰変数はい、JMPではYロールに2つの列が必要です。Yロールでのエントリーの順番は重要です。最初のデータ列は（成功を定義したときの）成功数、および2番目の列は観測された合計数（成功と失敗）の数です。したがって、たとえば、10件のケースを観察したかもしれませんが、ID = AおよびReplicate = 1の場合、いずれも成功しませんでした。比率0の代わりに、カウント0とサイズ10を入力します。データテーブルの比例Yを2つのデータ列に置き換える必要があります。
再：ベータ二項一般化回帰変数ベータ二項一般化回帰を当てはめていますが、出力の回帰プロットは正確ではありません。 成功数（または攻撃数）は0から50の間でなければなりませんが、プロットでは5を超えることはありません。添付のデータと出力のスクリーンショットです。 ここで何が起こっているのですか？
