Rの比例オッズの仮定なしに、通常のロジスティック回帰の係数を修正する方法は？

比例オッズの仮定なしに、Rで順序ロジスティック回帰を実行したいと考えています。これはvglm()、Rを設定することで、関数in を使用して直接実行できることを知っていますparallel=FALSE。

しかし、私の問題は、この回帰設定で特定の係数セットを修正する方法ですか？例えば、従属変数言う離散的順序であり、値が取ることができる、、または。回帰子がおよび場合、回帰方程式は次のとおりです。 $Y$ $Y = 1$ $2$ $3$ $X_{1}$ $X_{2}$

\begin{aligned} l o g i t (P (Y \leq 1)) & = α_{1} + β_{11} X_{1} + β_{12} X_{2} \\ l o g i t (P (Y \leq 2)) & = α_{2} + β_{21} X_{1} + β_{22} X_{2} \end{aligned}

$\begin{aligned} {\rm logit} \big( P(Y \leq 1) \big) &= \alpha_{1} + \beta_{11}X_{1} + \beta_{12}X_{2} \\ {\rm logit}\big(P(Y \leq 2) \big) &= \alpha_{2} + \beta_{21}X_{1} + \beta_{22}X_{2} \end{aligned}$

私は、設定したいおよびに。どうすればこれを達成できるか教えてください。また、これを実行できない場合は、他の統計ソフトウェアでこれを達成できるかどうかも教えてください。 $\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ R

r regression logistic

— シャンカー
ソース

である

連続またはカテゴリ？後者の場合、層別分析を実行することで、希望するものに近いものを取得できます。

X_{1}

$X_1$

— ピーターフロム-モニカの回復

返信ピーターをありがとう。X1とX2の両方が連続しています。

— シャンカー2012

それでは、このモデルの適合性をアルファよりも最適化したいということですか。

— ガン-モニカの復活

1

$1$

$\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ R

OPが「offset対応するリグレッサをリグレッションから完全に削除するため使用できない」と言ったときに、OPが何を意味するのか理解できません。offset()R の関数を使用してパラメーターを修正できます。lm()以下を使用していますが、モデルでも機能するはずです。

dat  <- data.frame(x=rnorm(30))
dat$y <- dat$x * 2 + rnorm(30) 
free <- lm(y ~ x,dat)
fixed1<- lm(y ~ offset(2 * x),dat)

summary(free)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#(Intercept)  0.03899    0.17345   0.225    0.824    
#x            2.17532    0.18492  11.764 2.38e-12 ***

summary(fixed1)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#(Intercept)  0.05043    0.17273   0.292    0.772

固定パラメーターは出力には表示されませんが、2に固定されています。次に、xパラメーターをfreeモデルの推定値に固定します

fixed2<- lm(y ~ offset(2.17532 * x),dat)
summary(fixed2)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#(Intercept)  0.03899    0.17002   0.229     0.82

の切片がモデルfixed2と同じ値で推定されていることに注意してくださいfree。

— ndoogan
ソース