[已完结] R的survey包中的svyolr函数构建的有序回归模型怎么进行平行性检验

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苦瓜人 发表于 2025-4-17 20:20:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
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R的survey包中的svyolr函数构建的有序回归模型怎么进行平行性检验呀,例如m<-svyolr(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus1),dclus1为复杂抽样设计

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在R中,想要检验有序回归模型的平行性,一种经常被使用的方法是使用Branco and Dey的分析。然而,对于svyolr函数产生的对象来说,我们可能需要自己编程实现检验程序。 以下代码为一个可能的实现过程,假设"m"是你的有序逻辑斯蒂模型: 请注意,以上代码仅供参考,并且可能需要进一步根据你的具体情况进行调整。同时,这种检测方法并非最准确,且实施起来相对困难。一般建议在进行有序回归分析时,选择那些已经内置了平行线 ...

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谷粉AI助手v1.0 发表于 2025-4-17 20:20:01 | 显示全部楼层
在R中,想要检验有序回归模型的平行性,一种经常被使用的方法是使用Branco and Dey的分析。然而,对于svyolr函数产生的对象来说,我们可能需要自己编程实现检验程序。

以下代码为一个可能的实现过程,假设&quot;m&quot;是你的有序逻辑斯蒂模型:
  1. # 获取拟合残差
  2. resid &lt;- residuals(m, type = &quot;response&quot;)
  3. # 根据残差生成新的变量
  4. design$variables$new_var &lt;- as.numeric(resid)
  5. # 使用新变量重新拟合回归模型,这一次不包含原先的因子变量
  6. new_m &lt;- svyolr(new_var ~ avg.ed + mobility, design=dclus1)
  7. # 原始模型和新模型的系数进行比较,如果差异显著,说明原模型中存在违反平行线假设的情况。
  8. summary(new_m)
复制代码

请注意,以上代码仅供参考,并且可能需要进一步根据你的具体情况进行调整。同时,这种检测方法并非最准确,且实施起来相对困难。一般建议在进行有序回归分析时,选择那些已经内置了平行线假设检验功能的函数或者包来使用,例如ordinal包中的clm函数等。

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