আমার ডেটা সহ একটি মডেল তৈরি করার জন্য ব্যবহার করার সঠিক বিতরণ সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। আমি 50 টি প্লট সহ বনাঞ্চল পরিচালনা করেছিলাম, প্রতিটি প্লট 20m × 50m পরিমাপ করে। প্রতিটি প্লটের জন্য, আমি গাছের ছাঁটাইয়ের শতাংশের পরিমাণ অনুমান করে যা মাটি ছায়ায় es প্রতিটি চক্রান্তের ক্যানোপি কভারের জন্য এক শতাংশ মূল্য রয়েছে। শতাংশগুলি 0 থেকে 0.95 অবধি। আমি উপগ্রহের চিত্র এবং পরিবেশগত তথ্যের ভিত্তিতে স্বতন্ত্র এক্স ভেরিয়েবলের একটি ম্যাট্রিক্স সহ শতাংশ গাছের ক্যানোপি কভার ( ওয়াই ভেরিয়েবল) তৈরি করছি model
আমি দ্বিপদী বিতরণ ব্যবহার করা উচিত কিনা তা নিশ্চিত নই, যেহেতু দ্বিপদী র্যান্ডম ভেরিয়েবল হল n স্বতন্ত্র পরীক্ষার যোগফল (যেমন, বার্নোল্লি র্যান্ডম ভেরিয়েবল)। শতাংশের মানগুলি পরীক্ষার যোগফল নয়; তারা প্রকৃত শতাংশ। উচ্চ গণ্ডি না থাকলেও কি আমার গামা ব্যবহার করা উচিত? আমার কি শতাংশ শতাংশকে পূর্ণসংখ্যায় রূপান্তর করা উচিত এবং পইসনকে গণনা হিসাবে ব্যবহার করা উচিত? আমার কি কেবল গাউসির সাথে থাকা উচিত? আমি সাহিত্যে বা পাঠ্যপুস্তকের এমন অনেক উদাহরণ খুঁজে পাইনি যা শতাংশগুলি এভাবে মডেল করার চেষ্টা করে। যে কোনও ইঙ্গিত বা অন্তর্দৃষ্টি প্রশংসা করা হয়।
আপনার উত্তরের জন্য ধন্যবাদ। আসলে, বিটা বিতরণটি আমার যা প্রয়োজন তা হ'ল এবং নিবন্ধে পুরোপুরি আলোচনা করা হয়েছে:
এস্কেলসন, বিএন, ম্যাডসেন, এল।, হাজার, জেসি, এবং টেমসজেন, এইচ। (2011)। বিটা রিগ্রেশন এবং কোপুলা মডেলগুলির সাথে রিপারিয়ান আন্ডারেটরি গাছপালা কভার অনুমান করা। বন বিজ্ঞান, 57 (3), 212-221।
এই লেখকরা আরবিতে ক্রিবাড়ি-নেটো এবং জেইলিস দ্বারা বেটেরেজ প্যাকেজটি ব্যবহার করেন।
নীচের নিবন্ধটি বিটা-বিতরণ প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলকে রূপান্তর করার একটি ভাল উপায় নিয়ে আলোচনা করেছে যখন এটিতে শতকরা সীমাতে সত্য 0 এবং / অথবা 1 অন্তর্ভুক্ত থাকে:
- স্মিথসন, এম।, এবং জে। ভার্কুয়েলেন, 2006. আরও ভাল লেবু স্কিজার? বিটা-বিতরণ নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলি , সাইকোলজিকাল পদ্ধতিগুলি, 11 (1): 54–71 সহ সর্বাধিক সম্ভাবনার রিগ্রেশন ।