python中的转换beta回归
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【中文标题】python中的转换beta回归【英文标题】:Transformed beta regression in python 【发布时间】:2018-04-29 06:45:00 【问题描述】:有没有人尝试过实现 beta 转换的回归 python?它用于对介于 0 和 1 之间的值进行建模,并且具有固有地存在异方差性的分布。本质上,您首先将因变量转换为 beta 分布,然后应用第二个转换或链接函数(例如 logit 或 probit)来限制其值 bw 0 和 1。下面的链接详细解释了 R 的代码: https://cran.r-project.org/web/packages/betareg/vignettes/betareg.pdf
但是,我很难在 python 中找到执行此操作的函数/库。即使我尝试使用蛮力方法,一旦我们得到预测的转换 Ys,将其转换回原始 Ys 也是具有挑战性的。此外,我不想走蛮力路线,想知道是否有一种复杂的方法可以在 python 中实现这一点。非常感谢!
【问题讨论】:
对您如何使用 Python 解决此问题感兴趣 这个要点有帮助吗? gist.github.com/brentp/089c7d6d69d78d26437f 【参考方案1】:对于仅链接的答案(与我没有关联)表示歉意 - 但请查看以下内容:
https://towardsdatascience.com/a-guide-to-the-regression-of-rates-and-proportions-bcfe1c35344f
【讨论】:
以上是关于python中的转换beta回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章