मेरे पास अपने डेटा के साथ मॉडल बनाने के लिए उपयोग करने के लिए सही वितरण के बारे में एक प्रश्न है। मैंने 50 भूखंडों के साथ एक वन इन्वेंट्री का आयोजन किया, प्रत्येक भूखंड का माप 20 मीटर × 50 मीटर है। प्रत्येक भूखंड के लिए, मैंने अनुमान लगाया कि पेड़ की छँटाई का प्रतिशत जमीन को हिलाता है। चंदवा कवर के लिए प्रत्येक प्लॉट का प्रतिशत में एक मूल्य होता है। प्रतिशत 0 से 0.95 तक है। मैं उपग्रह इमेजरी और पर्यावरणीय आंकड़ों के आधार पर स्वतंत्र एक्स चर के मैट्रिक्स के साथ प्रतिशत वृक्ष चंदवा कवर ( वाई चर) का एक मॉडल बना रहा हूं ।
मुझे यकीन नहीं है कि मुझे एक द्विपद वितरण का उपयोग करना चाहिए, क्योंकि एक द्विपद यादृच्छिक चर n स्वतंत्र परीक्षणों (यानी, बर्नौली यादृच्छिक चर) का योग है । प्रतिशत मान परीक्षण के योग नहीं हैं; वे वास्तविक प्रतिशत हैं। क्या मुझे गामा का उपयोग करना चाहिए, भले ही इसकी ऊपरी सीमा न हो? क्या मुझे पूर्णांक को पूर्णांक में बदलना चाहिए और पॉइसन को मायने रखता है? क्या मुझे सिर्फ गौसियन के साथ रहना चाहिए? मुझे साहित्य में या पाठ्यपुस्तकों में ऐसे कई उदाहरण नहीं मिले हैं जो इस तरह से प्रतिशत बढ़ाने की कोशिश करते हैं। किसी भी संकेत या अंतर्दृष्टि की सराहना की जाती है।
आपके जवाबों के लिये धन्यवाद। वास्तव में, बीटा वितरण बिल्कुल वही है जिसकी मुझे आवश्यकता है और इस लेख में पूरी तरह से चर्चा की गई है:
एस्सेलसन, बीएन, मैडसेन, एल।, हैगर, जेसी, और टेम्सगेन, एच। (2011)। बीटा प्रतिगमन और कोप्युला मॉडल के साथ रिपेरियन समझदार वनस्पति कवर का अनुमान। वन विज्ञान, 57 (3), 212-221।
ये लेखक R में Cribari-Neto और Zeileis द्वारा betareg पैकेज का उपयोग करते हैं।
निम्न आलेख बीटा-वितरित प्रतिक्रिया चर को बदलने के लिए एक अच्छे तरीके पर चर्चा करता है जब इसमें 0% और / या 1 प्रतिशत प्रतिशत की सीमा शामिल होती है:
- स्मिथसन, एम।, और जे। वेरकुइलेन, 2006. एक बेहतर नींबू निचोड़ने वाला? बीटा-वितरित आश्रित चर , मनोवैज्ञानिक तरीके, 11 (1): 54-71 के साथ अधिकतम संभावना प्रतिगमन ।