Ich möchte ein generalisiertes Logit-Modell zu einigen Daten, die ich habe, passen. Ich habe zuerst versucht, das geordnete Logit-Modell unter Verwendung des MASS-Pakets von R zu verwenden, aber es scheint, dass die proportionale Wahrscheinlichkeitsannahme durch die Daten verletzt wird. Tatsächlich üben nicht alle unabhängigen Variablen über alle Kategorien der abhängigen Variablen den gleichen Effekt aus. Daher bin ich ein bisschen blockiert. Ich sage, dass ich stattdessen das verallgemeinerte Logit-Modell verwenden könnte, aber nicht finden konnte, wie man es benutzt. Tatsächlich kann ich kein Paket auf R oder Python finden, das mir dabei helfen könnte.verallgemeinerte geordnete Logit in R oder Python
Wenn jemand irgendwelche Hinweise zu Paketen hat, die ich verwenden könnte, wäre es eine große Hilfe!
Vielen Dank!
Vielen Dank für diese Antwort. Der Grund, warum ich mir über dieses "oglmx" -Paket nicht sicher war, ist, dass es meines Erachtens "verallgemeinert" heißt, weil es das Problem der durch Heteroskadizität in nichtlinearen Modellen eingeführten Bias überwindet. Daher sollte das Problem der parallelen Annahme nicht überwunden werden. Wenn ich falsch liege, würde ich mich freuen, es zu wissen :). Dieses Dokument enthält Details über das Paket durch ein schönes Beispiel https://cran.r-project.org/web/packages/oglmx/vignettes/oglmxVignette.pdf – miki