বিটা রিগ্রেশন (অর্থাত্ বিটা বিতরণ এবং সাধারণত লজিট লিঙ্ক ফাংশন সহ জিএলএম) প্রায়শই 0 এবং 1 এর মধ্যে ভগ্নাংশ, অনুপাত বা সম্ভাবনার মতো মান গ্রহণকারী প্রতিক্রিয়ার সাথে মোকাবিলা করার পরামর্শ দেওয়া হয়: ফলাফলের জন্য রিগ্রেশন (অনুপাত বা ভগ্নাংশ) 0 এবং 1 এর মধ্যে ।
তবে, সর্বদা দাবি করা হয় যে প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীল কমপক্ষে একবারে 0 বা 1 এর সমান হওয়ার সাথে সাথেই বিটা রিগ্রেশন ব্যবহার করা যাবে না cannot যদি এটি হয় তবে একজনকে শূন্য / এক-স্ফীত বিটা মডেল ব্যবহার করা উচিত, বা প্রতিক্রিয়া ইত্যাদির কিছু রূপান্তর করা উচিত: 1 এবং 0 সহ অনুপাতের ডেটার বিটা রিগ্রেশন ।
আমার প্রশ্ন হ'ল: বিটা বিতরণের কোন সম্পত্তি বিটা রিগ্রেশনকে সঠিক 0 এবং 1 এর সাথে আচরণ করতে বাধা দেয় এবং কেন?
আমি অনুমান করছি যে এবং বিটা বিতরণের পক্ষে নেই। কিন্তু সব আকৃতি পরামিতি জন্য এবং , উভয় শূন্য এবং এক হয় বিটা বিতরণ সমর্থনে, এটি শুধুমাত্র ছোট আকৃতি পরামিতি বিতরণের অনন্ত এক বা উভয় পক্ষই এ যায় যে। আর সম্ভবত নমুনা তথ্য যেমন যে হয় এবং প্রদানের ভাল হইয়া উভয় শয্যাত্যাগ উপরে হতে হবে ।
এর অর্থ কি এই যে কোনও কোনও ক্ষেত্রে আসলে জিরো / জনের সাথেও বিটা রিগ্রেশন ব্যবহার করা যেতে পারে ?
অবশ্যই 0 এবং 1 বিটা বিতরণের সমর্থনে থাকাকালীনও ঠিক 0 বা 1 পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা শূন্য। তবে অন্য কোনও প্রদত্ত গণনার মান নির্ধারণের সম্ভাবনা কি তাই এটি কোনও সমস্যা হতে পারে না, তাই না? (সিফ। এই মন্তব্যটি @ গ্লেন_বি দ্বারা প্রকাশিত)।
বিটা রিগ্রেশন প্রসঙ্গে, বিটা বিতরণ ভিন্নভাবে স্থিতিমাপ কিন্তু সঙ্গে এটি এখনও ভাল-সংজ্ঞায়িত করা উচিত সবার জন্য ।
