r - 回归 - 有界因变量 - 模型选择

Question

我正在研究一个问题，我想看看一个度量（测试）是否是结果变量（性能）的一个很好的预测器。性能是一个介于 0-100 之间的有界变量。我现在只考虑方法论，还没有处理数据。

我知道有不同的模型和方法可以处理有界因变量，但据我了解，如果有人对预测感兴趣，这些很有用吗？

我对我的测量（测试）解释了因变量（​​性能）的多少变化感兴趣。我对预测具体结果不感兴趣。

只使用正态回归可以吗？ 我是否需要以某种方式考虑有界因变量？

Answer 1

您可以在 [0, 1] 区间中缩放因变量并运行逻辑回归，将每个输入值缩小到该范围内。

如果可以，您可以使用分数 logit模型，通常用于预测 [0, 1] 区间中的连续输出。

或者，如果您喜欢机器学习，您可以使用一个带有 sigmoid 激活函数的输出注释来实现神经网络回归器。