У меня есть зависимая переменная (DV), которая является пропорцией, ограниченной [0,1). Первоначально я рассматривал возможность использования бета-регрессии для моделирования взаимосвязи между этой пропорцией и двумя другими факторами (зона и сезон), но, учитывая, что данные включают нули, мне пришлось бы преобразовать DV, используя предложенный метод Smithson and Verkuilen (2006). который предлагает следующее преобразование: (y · (n - 1) + 0,5) / n, где n - размер выборки.
Это допустимый вариант, но я начал думать, что, поскольку пропорция, которую я моделирую как ответ на самом деле является взвешенным количеством / итогом, может быть лучше смоделировать ответ в виде бинома и использовать смещение для весов. DV, используемый в моем примере, это p, где p - это (# число наблюдений / общее количество) / # дней, поэтому в этом случае весовым коэффициентом будет количество дней.
Какой метод будет наиболее подходящим в этом случае?