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A marginalized three-part interrupted time series regression model for proportional data

Shangyuan Ye · Maricela Cruz · Ziyou Wang · Yun Yu首次提交 2022-12-20 · 修订 2024-08-01 · v2arXiv预印本

比例数据的边际化三部分中断时间序列回归模型AI 解读

Interrupted time series (ITS) is often used to evaluate the effectiveness of a health policy intervention that accounts for the temporal dependence of outcomes. When the outcome of interest is a percentage or percentile, the data can be highly skewed, bounded in $[0, 1]$ , and have many zeros or ones. A three-part Beta regression model is commonly used to separate zeros, ones, and positive values explicitly by three submodels. However, incorporating temporal dependence into…Interrupted time series (ITS) is often used to evaluate the effectiveness of a health policy intervention that accounts for the temporal dependence of outcomes. When the outcome of interest is a percentage or percentile, the data can be highly skewed, bounded in $[0, 1]$, and have many zeros or ones. A three-part Beta regression model is commonly used to separate zeros, ones, and positive values explicitly by three submodels. However, incorporating temporal dependence into…

微观 · 因果推断宏观 · 时间序列

关联记录被引 1 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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