R 中的 Beta 回归模型

Question

请再次接受我对我对 R 知之甚少的歉意。我正在努力变得更好！ 我是一名生物学家，可悲的是我的统计知识很低

我有以下数据集：

Perc_Reacting,Pulses,IndMutant,Proportion
93,1,1,0.93
81,2,1,0.81
73,3,1,0.73
64,4,1,0.64
73,5,1,0.73
68,6,1,0.68
64,7,1,0.64
65,8,1,0.65
50,9,1,0.5
68,10,1,0.68
57,11,1,0.57
50,12,1,0.5
62,13,1,0.62
44,14,1,0.44
54,15,1,0.54
56,16,1,0.56
50,17,1,0.5
42,18,1,0.42
42,19,1,0.42
29,20,1,0.29
96,1,0,0.96
100,2,0,1
92,3,0,0.92
96,4,0,0.96
92,5,0,0.92
92,6,0,0.92
84,7,0,0.84
96,8,0,0.96
91,9,0,0.91
82,10,0,0.82
86,11,0,0.86
82,12,0,0.82
91,13,0,0.91
85,14,0,0.85
83,15,0,0.83
70,16,0,0.7
74,17,0,0.74
64,18,0,0.64
68,19,0,0.68
78,20,0,0.78

第一行和最后一行相同，一个用%表示，另一个用1-0的比例表示

我需要运行一个 Beta 回归模型，但是当我尝试创建模型时，错误跳转：

model.beta<-betareg(C_elegans$Proportion~C_elegans$Pulses)

betareg(C_elegans$Proportion ~ C_elegans$Pulses) 错误：因变量无效，所有观测值必须在 (0, 1)

你能帮我为这些数据创建一个 beta 回归模型，以及如何制作相关的图来表明它很合适吗？

我还需要为这些数据提出一个线性回归模型，谁能告诉我你认为如何做得更好？

Answer 1

以下是将最后三列拟合到平面方程“Proportion = a + (b * Pulses) + (c * IndMutant)”的结果，参数 a = 1.0468289473684214E+00, b = -1.8650375939849695E-02， c = -2.5850000000000006E-01 得出 R 平方 = 0.876 和 RMSE = 0.064。

（这里“绝对误差”是指“非相对误差”）