严格有界结果变量的β回归与线性回归[0,1]

Question

因此，我试图用一些预测因子来解释我的严格有界变量(百分比)--分类和数值。我已经读了很多关于这个话题的文章，但我仍然对其中的一些论点感到困惑。我回归的目的是解释，而不是预测。

对严格有界的结果变量运行线性回归会带来什么后果？

Answer 1

线性回归没有有界输出。这是输入的线性变换，所以如果输入是输入的两倍，输出就会大两倍。这样，总是有可能找到超出输出边界的输入。

你可以将乙状结肠函数应用于线性回归的输出(这被称为"logistic回归“)，但这将建立一个二元变量的模型，并给出变量为1的概率。在你的例子中，你的变量不是二进制，它的值可以在0到1之间。对于这个问题，你需要应用一个β回归，它将给你一个0到1之间的有界输出。