[英]what type of regression to use if one of the dependent variables is omitted when another dependent variable takes a certain value?
我有一个自变量（IV）和两个因变量（DV1 和 DV2）。 DV1 可以取值 0 或 1。DV2 可以取 1 到 7 之间的值，仅当 DV1 为 1 时。如果 DV1 为 0，则省略 DV2。
例如，假设 IV 是性别（即男性与女性）。 如果个人访问了纽约，则 DV1 为 1，否则为 0。 DV2 以 1-7 的比例表示此人喜欢纽约的程度。
我对如何进行这种分析感到完全困惑。 我尝试了多元回归，但不确定这是否是 go 的方法。 我会很感激任何帮助。
当自变量与因变量不相关时的多元回归
[英]Multiple regression when uncorrelated independent variables to the dependent variable
线性回归 model 与 R 中的虚拟（因）变量和分类（独立）变量
[英]Linear Regression model with dummy (dependent) variable and categorical (independent) variable in R
每个独立变量的线性回归循环单独与依赖
[英]Linear Regression loop for each independent variable individually against dependent
使用R中的dlply（）对每列具有因变量的子集进行线性回归
[英]Linear regression on subsets with dependent variable per column using dlply() in R
除了其他自变量之外，还使用因变量来估算自变量之一的缺失值？
[英]Imputing missing values of one of the independent variable using dependent variable in addition to other independent variables?
如何加权和的商作为因变量的R回归？
[英]How to weight the quotient of sums as a dependent variable for a regression in R?
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