आर में आनुपातिक बाधाओं धारणा के बिना एक क्रमिक लॉजिस्टिक प्रतिगमन में गुणांक कैसे तय किया जाए?

मैं आनुपातिकता बाधाओं के बिना आर में एक क्रमिक लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना चाहता हूं। मुझे पता है कि यह सीधे सेटिंग vglm()में फ़ंक्शन का उपयोग करके किया जा सकता है ।Rparallel=FALSE

लेकिन मेरी समस्या यह है कि इस रिग्रेशन सेटअप में किसी विशेष गुणांक के सेट को कैसे ठीक किया जाए? उदाहरण के लिए, निर्भर चर असतत और क्रमिक है और मान , या ले सकते हैं । यदि और , तो प्रतिगमन समीकरण हैं $Y$ $Y = 1$ $2$ $3$ $X_{1}$ $X_{2}$

\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}

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

मैं और को पर सेट करना चाहता हूं । कृपया मुझे बताएं कि मैं इसे कैसे प्राप्त कर सकता हूं। अगर ऐसा नहीं किया जा सकता है, तो क्या आप मुझे यह भी बता सकते हैं कि क्या मैं किसी अन्य सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर में इसे प्राप्त कर सकता हूं? $\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ R

r regression logistic

— शंकर
स्रोत

क्या निरंतर या श्रेणीबद्ध है? यदि उत्तरार्द्ध, तो आप स्तरीकृत विश्लेषण चलाकर आप जो चाहते हैं, उसके करीब हो सकते हैं।

X_{1}

$X_1$

— पीटर Flom

उत्तर पीटर के लिए धन्यवाद। एक्स 1 और एक्स 2 दोनों निरंतर हैं।

— शंकर

तो क्या यह बिंदु है, कि आप केवल अल्फा पर इस मॉडल के फिट का अनुकूलन करना चाहते हैं?

— गंग -

@ शंकर, यदि आप पर गुणांक को ठीक करना चाहते हैं , तो आप इसे मॉडल में नहीं चाहते हैं - आप समीकरण के दाहिने हाथ की ओर संबंधित चर जोड़ना चाहते हैं, जो कि ऑफसेट करता है।

1

$1$

— मैक्रो

@ शंकर, क्षमा करें - मैंने आपका उद्धरण गलत किया "मैं और से सेट करना चाहता हूं " $\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ - मैंने सोचा कि ये दोनों समीकरणों में एक ही चर के अनुरूप हैं लेकिन मैं देख सकता हूं कि ऐसा नहीं है। किसी के पास Rआपकी मदद करने के लिए सही कोड हो सकता है, लेकिन मुझे संदेह है कि ऐसा कोई कोड मौजूद नहीं है और प्रश्न का उत्तर (जिसे आप सुनना नहीं चाहते हैं), इस मॉडल को फिट करने के लिए अपना खुद का कोड लिखना है। यह बहुत जटिल नहीं होगा और यदि आपको संभावना समीकरणों आदि को प्राप्त करने में सहायता की आवश्यकता है, तो आप पोस्टिंग को एक अलग प्रश्न मान सकते हैं।

— मैक्रो

मुझे यकीन नहीं है कि मैं समझता हूं कि ओपी का क्या मतलब है जब वह कहता है कि "मैं उपयोग नहीं कर सकता offsetक्योंकि यह पूरी तरह से प्रतिगमन से संबंधित रजिस्ट्रार को हटा देता है।" आप offset()आर में फ़ंक्शन का उपयोग करके एक पैरामीटर को ठीक कर सकते हैं । मैं lm()नीचे उपयोग कर रहा हूं , लेकिन यह आपके मॉडल में भी काम करना चाहिए।

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

तय पैरामीटर आउटपुट में दिखाई नहीं देता है, लेकिन यह अभी भी 2 पर तय किया गया है। अगले मैं मॉडल xमें अपने अनुमानित मूल्य के लिए पैरामीटर को ठीक कर दूँगाfree

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

मॉडल fixed2में इंटरसेप्ट को उसी मान से देखा जाता है, जैसा मूल्य है free।

— ndoogan
स्रोत