Dear Community,
I am doing a Fractional Outcomes regression (Logit) for my thesis and can't find information on what assumptions the model makes. I suppose I would need to test those assumptions are met in my sample in order to be able to conduct the analysis. Furthermore, I wanted to know if there is any possibility of doing a robustness test on such a model.
Additionally, in a Fractional Outomes regression do my independent variables have to be between 0 and 1 as well?
Thank you very much,
Best,
Jan
Fractional responses concern outcomes between zero and one.
The most natural way fractional responses arise is from averaged 0/1 outcomes. In such cases, if you know the denominator, you want to estimate such models using standard probit or logistic regression. For instance, the fractional response might be 0.25, but if the data also include that 4 out of 36 had a positive outcome, you can use the standard estimation commands.
Fractional response models are for use when the denominator is unknown. That can include averaged 0/1 outcomes such as participation rates, but can also include variables that are naturally on a 0 to 1 scale such as pollution levels, patient oxygen saturation, and Gini coefficients (inequality measures).
Fractional response estimators fit models on continuous zero to one data using probit, logit, heteroskedastic probit, and beta regression. Beta regression can be used only when the endpoints zero and one are excluded.
I copied can cited from https://www.stata.com/features/overview/fractional-outcome-models/. Hope this can help. Thanks.
Pleaser see this link and the references there:
https://m-clark.github.io/posts/2019-08-20-fractional-regression/
يتم استخدام تحليل الانحدار الخطي في التنبؤ بقيمة المتغير بناءا على قيمة متغير آخر. المتغير الذي تريد التنبؤ به يسمى المتغير التابع. المتغير الذي تقوم باستخدامه للتنبؤ بقيمة المتغير الآخر يسمى المتغير المستقل.
يقدر نموذج التحليل هذا معاملات المعادلة الخطية، التي تتضمن واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة التي تتنبأ على أفضل وجه قيمة المتغير التابع. يناسب الانحدار الخطي طريقة القسط الثابت أو السطح الذي يقلل التباينات بين قيم المخرجات المتوقعة والفعلية. هناك آلات حاسبة بسيطة للانحدار الخطي تستخدم طريقة "المربعات الصغرى" لاكتشاف أفضل خط ملائم لمجموعة من البيانات المقترنة. ثم تقوم بتقدير قيمة X (متغير تابع) من Y (متغير مستقل).
تكوين تنبؤات بسهولة أكبر
يمكنك تطبيق الانحدار الخطي في Microsoft Excel أو استخدام حزم البرامج الاحصائية مثل IBM SPSS Statistics التي تبسط الى حد كبير عملية استخدام معادلات الانحدار الخطي ونماذج الانحدار الخطي وصيغة الانحدار الخطي. يمكن الاستفادة من SPSS Statistics في تقنيات مثل الانحدار الخطي البسيط والانحدار الخطي المتعدد.
يمكنك تنفيذ طريقة الانحدار الخطي في مجموعة متنوعة من البرامج وبيئات التشغيل، بما في ذلك:
- الانحدار الخطي - R
- الانحدار الخطي - MATLAB
- الانحدار الخطي - Sklearn
- الانحدار الخطي - Python
- الانحدار الخطي - Excel
- Badges
- Science topic
- Similar topics
- Thesis Research