python中的转换的beta回归

Question

有没有人尝试实现Beta转换回归Python？它用于对介于0和1之间的值进行建模，并且具有固有地存在异方差分布的分布。本质上，您首先要将因变量转换为beta分布，然后应用第二个转换或链接函数（例如logit或probit）以限制其值bw 0和1。下面的链接详细说明了R的代码： https：// cran .r-project.org / web / packages / betareg / vignettes / betareg.pdf

但是，我很难在python中找到函数/库来做到这一点。即使我尝试使用蛮力方法，一旦我们有了预测的变换Y，将其变换回原始Y也是具有挑战性的。此外，我不想走蛮力之路，想知道是否有复杂的方法可以在python中实现。非常感谢！

Answer 1

对于仅链接的答案（我与此无关）表示歉意 - 但请查看以下内容：

https://towardsdatascience.com/a-guide-to-the-regression-of-rates-and-proportions-bcfe1c35344f