我正在寻找有关如何报告 beta 回归输出结果的建议/输入。我的数据以比率形式限制在 0 和 1 之间，我正在研究响应变量 (D_Ratio) 和连续的预测变量 (体长或 BL) 变量之间的简单关系。我使用了 R 中 betareg 包中的 betareg 函数。

例如，这是我的 R 输出：

Call:
    betareg(formula = D_Ratio ~ BL, data = wild, link = c("cloglog"))

    Standardized weighted residuals 2:
        Min      1Q  Median      3Q     Max 
     -1.4137 -0.6463 -0.1782  0.3970  2.6160 

Coefficients (mean model with cloglog link):
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
(Intercept) -2.14147    0.51930  -4.124 3.73e-05 ***
     BL      0.05252    0.01673   3.139  0.00169 ** 

Phi coefficients (precision model with identity link): 

    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(phi)1.9522     0.2969   6.576 4.82e-11 ***
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

Type of estimator: ML (maximum likelihood)
Log-likelihood: 8.766 on 3 Df
Pseudo R-squared: 0.2058
Number of iterations: 13 (BFGS) + 1 (Fisher scoring) 

首先，我注意到有两个表格需要考虑；来自平均模型链接的系数和来自精度模型的系数。我要报告哪些系数？我在其他线程中找到了不同的答案......现在我认为它应该是来自平均模型的伪 R 平方、Z 值、P 值......或者“估计”系数项是否意味着一些重要的东西，比如斜率? 我问是因为我的印象是这种关系不是一条直线。

不幸的是，我是一个相对较新的 R 用户，所以如果这里有编码问题，请告诉我。