Pythonで順序ロジスティック回帰を実行したいと思います-3つのレベルといくつかの説明要因を持つ応答変数に対して。このstatsmodelsパッケージは、バイナリロジットモデルと多項ロジット（MNLogit）モデルをサポートしていますが、順序付けられたロジットはサポートしていません。基礎となる数学はそれほど変わらないので、これらを使用して簡単に実装できるのだろうか？（または、動作する他のPythonパッケージを高く評価します。）
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私が知っているPythonの唯一のコードは、Fabianによるものであり、statsmodels問題のgithub.com/statsmodels/statsmodels/issues/807を参照してください。statsmodelsを実装することは難しくないと思いますが、まだ誰もボランティアしていません。
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ジョセフ
これはPythonではありませんが、R
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フランクハレル
ormではrmsパッケージ内の関数が数千レベルの応答変数を効率的に処理します。
上記の@FrankHarrellのコメントと併せて、Python w / rpy2からR関数を呼び出すことができることに注意してください（「Slug's Guide to Python」も参照）。
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GUNG -復活モニカ
質問は純粋なコード要求ではないようです-バイナリロジットとMNLogitの計算要素から順序付けられたロジットモデルを作成できるかどうかは、統計的特徴を伴う質問のようです究極の解決策は、「いいえ、別のパッケージを使用する」のようなものであることが判明した場合でも）
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紙魚
実際、rpy2を介してRモジュールを使用し、モデル仕様をバイナリロジットに単純化しました。
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ハディ