Regresja liniowa ze zmienną zależną, która jest stosunkiem

Wykonuję regresje liniowe, w których zmienną zależną jest stosunek, który może wynosić od 0,01 do 100.

Czy można logować zmienną zależną i regresję? Dopasowuję wyniki badania i tak właśnie zrobili.

Jaka jest różnica między przyjmowaniem logu a stosowaniem takiego stanu, w jakim jest?

regression

— Aaron Kreider
źródło

Szukam oceny cen domów. Moją niezależną zmienną jest Cena Domów Ocenianych podzielona przez Cena Sprzedaży. Moje zmienne zależne to kilka kategorii ras (procent czarnych, białych, latynoskich i azjatyckich) i mediana dochodu gospodarstwa domowego. Uważam, że obszary spisu z większym procentem czarnych mają wyższy stosunek oceny do ceny sprzedaży niż w innych obszarach.

— Aaron Kreider

Dlaczego nie używasz regresji logistycznej? Możesz zdefiniować współczynnik, ponieważ zmienną zależną jest wiele pakietów statystycznych.

— statnoobie1

Regresja logistyczna dotyczy zazwyczaj wartości binarnych lub proporcji (od 0 do 1). Nie ma tu zastosowania, ponieważ stosunek może przekroczyć 1.

— Max Ghenis,

$log({a \over b}) = log(a) - log(b)$

${Y \over Z} = \alpha_0 + \alpha_XX + \epsilon$

$Y = Z1_n\alpha_0 + ZX\alpha_X + Z^{-1}\epsilon$

$Y = \beta_0 + \beta_XX + Z1_n\alpha_0 + ZX\alpha_X + Z^{-1}\epsilon$

znany jako...

Zresetuj licznik według oryginalnych zmiennych niezależnych, mianownika i mianownika razy pierwotne zmienne
Regresja masy według (odwrotnego) mianownika

$\beta_0$ $\beta_X$

Zastrzeżenie - nie jestem przekonany, mam pełne zrozumienie stosunków albo .

— Affine
źródło

Czy zakładasz stałe Z? Mam 27 000 przypadków (inaczej właściwości), a Y (cena oceny) i Z (cena sprzedaży) różnią się dla każdego z nich.

— Aaron Kreider

Z^{- 1} Y = α_{0} + α_{X} X + ϵ

$Z^{-1}Y = \alpha_0 + \alpha_XX + \epsilon$

Ok. Spojrzałem na sugerowane podejścia w łączonym pytaniu i mają one sens. Nie wiem wystarczająco dużo o tym, aby polecić je w ten czy inny sposób, ale jeśli ktoś potwierdzi twoje sugestie, mógłbym je wypróbować.

— Aaron Kreider