재 : 비정규 비율 데이터의 상관 분석네, 물론 불분명해서 죄송합니다. 나는 과일 파리에 의해 손상된 과일의 비율을 측정했습니다.이 측정은 손상이있는 과일의 수를 1 평방 미터 내의 총 과일 수로 나눈 값으로 계산됩니다. 이것은 응답 변수로 사용하는 측정입니다. 이 측정 값과 5 개의 다른 변수 사이의 상관 관계를 테스트하려고합니다. 그 중 두 개만 숫자입니다. 두 개의 수치 적 설명 변수는 함정에 걸린 과일 파리의 수와 나무에 개미의 비율입니다. 과일에 대한 손상은 과일 파리에 의해서만 발생하며, 개미는 피해의 수를 줄이는 것으로 생각되며, 이것이 유지되는지 여부를 조사하고 싶습니다. 세 가지 범주 형 설명 변수는 "국가", "망고 종류"및 "처리"입니다. 국가는 데이터가 어느 국가에서 왔는지, 과수원에서 과일 파리 수를 줄이기 위해 어떤 종류의 처리를 적용했는지에 관한 것입니다. 따라서, 개미는 과일에 대해 측정 된 손상의 비율을 줄이고 다른 개미와 높은 개미 비율을 결합하면이 효과가 증가합니다.
데이터를 공유 할 권한이 없으므로 데이터를 공유 할 수 없습니다. 나는 이것이 약간의 문제를 해결하기를 바랍니다.
재 : 비정규 비율 데이터의 상관 분석예, 약간 도움이됩니다. 나는 여전히 당신의 반응 변수가 향상 될 수 있다고 제안하지만, 나는 멀어집니다. 우리가 말하는 비율에 따라 다릅니다. 비율이 매우 작 으면 표본 크기가 크지 않은 변화를 감지하기가 어렵습니다 (배포 문제가 영향을 미칠 수 있음). 비율이 크면 분포 문제가 덜 영향을받습니다.
맞는 모델부터 시작하겠습니다. Y에 손상된 비율을 입력하고 5 개의 입력 변수를 모델에 입력하십시오.
BTW, 당신은 항상 유사하지만 가짜 데이터 세트를 보낼 수 있으므로 우리는 당신에게 분석을 탐색하는 옵션을 보여줄 수 있습니다.
재 : 비정규 비율 데이터의 상관 분석두 경우 중 어떤 결과가 발생했는지 알고 있다면 로지스틱 회귀 또는 이진 일반 선형 모형을 사용할 수도 있습니다. 동의합니다 @statman 의 제안. 방금 분석에 대체 접근법을 추가하고 있습니다.
재 : 비정규 비율 데이터의 상관 분석고마워, 내가해볼 게!
각 변수에 대해 약 13.000 개의 데이터 포인트가 있으므로 샘플 크기는 상당히 크지 만 변수는 0으로 팽창합니다. 따라서 모델 측면에서는 제로 팽창 베타 베타 이항 분포로 운을 시험해 볼 수 있지만 이전에는 시도한 적이 없으므로 운이 좋기를 바랍니다!
재 : 비정규 비율 데이터의 상관 분석감사합니다! 내 데이터의 무 인플레이션으로 인해 베타 이항 또는 제로 팽창 베타 이항 모델을 시도하는 것이 좋지만 이전에는 그 어느 것도 수행하지 않았으므로 실패하면 시도해 보겠습니다. "정상적인"바이너리 GLM으로 훨씬 더 친숙합니다.비정규 비율 데이터의 상관 분석안녕하세요 JMP 커뮤니티,
데이터 세트를 분석하고 있는데 과일에서 측정 된 손상 비율이 개미 비율과 과일 파리 수와 어떻게 관련이 있는지 분석하고 싶습니다. 데이터는 정규 분포가 아니며 (히스토그램 참조) 이항 분포를 사용하여 GLM을 만들 계획입니다. 비례 데이터의 상관 관계 분석이 약간 까다 롭다는 것을 알게되었으므로 최선의 방법으로이 작업을 수행하는 방법에 대한 도움을 구합니다.
