q********n
发帖数: 355 | 1 多元回归中response的范围是在0～4之间，但是回归方程的预测值超出这个0～4的范围
了。
可以通过什么方法来限定target的取值呢？比如用一个什么样的转换函数？
非常感谢！ | s*********e
发帖数: 1051 | 2 use beta or tobit model
【在 q********n 的大作中提到】
: 多元回归中response的范围是在0～4之间，但是回归方程的预测值超出这个0～4的范围
: 了。
: 可以通过什么方法来限定target的取值呢？比如用一个什么样的转换函数？
: 非常感谢！
| D*********Y
发帖数: 3382 | 3 这个要讨论一下。TOBIT是不是用在truncated 和censored data？如果数据本身不是
censored或者truncated，用tobit好像也不对。
比如LZ这个如果数据都在，而且不是censored，就是全部observable，就是0-4，就像
ownership 只能是0-100%一样。
这该用什么呢？
PS，我的毕业论文里面有这种情况，用tobit，结果committee不高兴。suggest OLS，
但是也不对。suggest ordered logit，（把数据分成一段段，create discrete value
--但是我觉得这样也不是censor了一些信息吗？我觉得也不对）。其实呢，不管哪种办
法，结果都差不多。
要么就OLS， above 4就当4，below 0就当0，可行吗？
【在 s*********e 的大作中提到】
: use beta or tobit model
| w*******9
发帖数: 1433 | 4 as statcompute suggested, use beta distribution which is supported on [0,1].
You could scale it to any intervals.
value
【在 D*********Y 的大作中提到】
: 这个要讨论一下。TOBIT是不是用在truncated 和censored data？如果数据本身不是
: censored或者truncated，用tobit好像也不对。
: 比如LZ这个如果数据都在，而且不是censored，就是全部observable，就是0-4，就像
: ownership 只能是0-100%一样。
: 这该用什么呢？
: PS，我的毕业论文里面有这种情况，用tobit，结果committee不高兴。suggest OLS，
: 但是也不对。suggest ordered logit，（把数据分成一段段，create discrete value
: --但是我觉得这样也不是censor了一些信息吗？我觉得也不对）。其实呢，不管哪种办
: 法，结果都差不多。
: 要么就OLS， above 4就当4，below 0就当0，可行吗？
| D*********Y
发帖数: 3382 | 5 没弄过beta我去看看。用什么procedure实现呢？谢谢！
].
【在 w*******9 的大作中提到】
: as statcompute suggested, use beta distribution which is supported on [0,1].
: You could scale it to any intervals.
:
: value
| s*********e
发帖数: 1051 | 6 the so-called standard beta is supported on (0, 1).
however, generically, beta can be used on any open interval defined as (x,
y).
if you have non-trivial amount of data at the boundary such that [x, y] or [
x, y) or (x, y], then things will be a little complex with beta.
although tobit is not elegant, it surely works in a more general sense.
].
【在 w*******9 的大作中提到】
: as statcompute suggested, use beta distribution which is supported on [0,1].
: You could scale it to any intervals.
:
: value
| D*********Y
发帖数: 3382 | 7 [0-100]的怎么办？Tobit不打算用了。
,
[
【在 s*********e 的大作中提到】
: the so-called standard beta is supported on (0, 1).
: however, generically, beta can be used on any open interval defined as (x,
: y).
: if you have non-trivial amount of data at the boundary such that [x, y] or [
: x, y) or (x, y], then things will be a little complex with beta.
: although tobit is not elegant, it surely works in a more general sense.
:
: ].
| w******4
发帖数: 488 | 8 How about quantile regression? |
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