คำถามติดแท็ก ordered-logit

ฉันพยายามใช้แบบจำลองเพื่อประเมินว่าโรคภัยพิบัติเช่นวัณโรคเอดส์ ฯลฯ ส่งผลกระทบต่อการใช้จ่ายในการเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาล ฉันมี "ต้นทุนต่อการเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาล" เป็นตัวแปรตามและเครื่องหมายของแต่ละบุคคลเป็นตัวแปรอิสระซึ่งเกือบทั้งหมดเป็นตัวอย่างเช่นเพศหัวหน้าครัวเรือนสถานะสถานะความยากจนและแน่นอนเป็นตัวแทนว่าคุณมีความเจ็บป่วยหรือไม่ และอายุกำลังสอง) และกลุ่มคำศัพท์โต้ตอบ ตามที่คาดไว้มีจำนวนมาก - และฉันหมายถึงข้อมูลจำนวนมากซ้อนกันที่ศูนย์ (กล่าวคือไม่มีค่าใช้จ่ายในการเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาลในระยะเวลาอ้างอิง 12 เดือน) อะไรจะเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการกับข้อมูลเช่นนี้ ณ ตอนนี้ฉันตัดสินใจที่จะแปลงค่าใช้จ่ายln(1+cost)เพื่อรวมการสังเกตทั้งหมดแล้วเรียกใช้โมเดลเชิงเส้น ฉันกำลังติดตามใช่ไหม?

11 generalized-linear-model  zero-inflation  ordered-logit  regression-strategies 

ฉันใช้การถดถอยโลจิสติก 2 ชนิด - ชนิดหนึ่งเป็นแบบง่ายสำหรับการจำแนกไบนารีและอีกประเภทหนึ่งคือการถดถอยโลจิสติกอันดับ สำหรับการคำนวณความแม่นยำของครั้งแรกฉันใช้การตรวจสอบความถูกต้องข้ามซึ่งฉันคำนวณ AUC สำหรับแต่ละเท่าและกว่าการคำนวณ AUC เฉลี่ย ฉันจะทำอย่างไรสำหรับการถดถอยโลจิสติกอันดับ ฉันได้ยินเกี่ยวกับ ROC ทั่วไปสำหรับเครื่องมือทำนายหลายระดับ แต่ฉันไม่แน่ใจว่าจะคำนวณได้อย่างไร ขอบคุณ!

10 logistic  cross-validation  roc  auc  ordered-logit 

ฉันได้ใช้ฟังก์ชั่น 'polr' ในแพ็คเกจ MASS เพื่อเรียกใช้การถดถอยโลจิสติกอันดับสำหรับตัวแปรตอบกลับหมวดหมู่ตามลำดับที่มีตัวแปรอธิบายต่อเนื่อง 15 ตัว ฉันได้ใช้รหัส (แสดงด้านล่าง) เพื่อตรวจสอบว่ารูปแบบของฉันเป็นไปตามอัตราต่อรองสัดส่วนสมมติฐานคำแนะนำต่อไประบุไว้ในคู่มือยูซีแอล อย่างไรก็ตามฉันกังวลเล็กน้อยเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่บ่งบอกว่าไม่เพียง แต่มีค่าสัมประสิทธิ์ในจุดตัดต่าง ๆ ที่คล้ายกัน แต่พวกมันเหมือนกันหมด (ดูกราฟด้านล่าง) FGV1b <- data.frame(FG1_val_cat=factor(FGV1b[,"FG1_val_cat"]), scale(FGV1[,c("X","Y","Slope","Ele","Aspect","Prox_to_for_FG", "Prox_to_for_mL", "Prox_to_nat_border", "Prox_to_village", "Prox_to_roads", "Prox_to_rivers", "Prox_to_waterFG", "Prox_to_watermL", "Prox_to_core", "Prox_to_NR", "PCA1", "PCA2", "PCA3")])) b <- polr(FG1_val_cat ~ X + Y + Slope + Ele + Aspect + Prox_to_for_FG + Prox_to_for_mL + …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr