我的任务是开发一个回归模型,查看不同项目中的学生注册情况.这是一个非常好的,干净的数据集,其中注册计数遵循泊松分布.我在R中拟合模型(使用GLM和零膨胀泊松.)得到的残差似乎是合理的.
然而,当时我被要求将学生的数量改为"费率",这个数字计算为学生/学校人口(每个学校都有自己的人口.))现在这不再是计数变量,而是0到1之间的比例这被认为是一项计划中的"入学比例".
这个"比率"(学生/人口)不再是泊松,但肯定也不正常.所以,我对适当的分布有点迷失,后续的模型代表它.
对数正态分布似乎很适合这个速率参数,但是我有很多0值,所以它实际上不适合.
关于这个新参数的最佳分布形式的任何建议,以及如何在R中建模？
谢谢!