คำถามติดแท็ก polr

ในการศึกษาของฉันฉันจะวัดปริมาณงานด้วยหลายเมตริก ด้วยความแปรปรวนของอัตราการเต้นของหัวใจ (HRV), กิจกรรมอิเล็กโทรเดอร์มัล (EDA) และสเกลอัตนัย (IWS) หลังจากการทำให้เป็นมาตรฐาน IWS มีสามค่า: ปริมาณงานต่ำกว่าปกติ ปริมาณงานโดยเฉลี่ย ปริมาณงานสูงกว่าปกติ ฉันต้องการดูว่ามาตรการทางสรีรวิทยาสามารถทำนายปริมาณงานที่กระทำได้หรือไม่ ดังนั้นฉันต้องการใช้ข้อมูลอัตราส่วนเพื่อทำนายค่าลำดับ ตาม: ฉันจะรันการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบ Ordinal ใน R ด้วยค่าตัวเลข / หมวดหมู่ได้อย่างไร สิ่งนี้ทำได้ง่ายโดยใช้MASS:polrฟังก์ชั่น อย่างไรก็ตามฉันต้องการบัญชีสำหรับเอฟเฟ็กต์แบบสุ่มเช่นความแตกต่างระหว่างเรื่องเพศการสูบบุหรี่ ฯลฯ เมื่อดูที่บทช่วยสอนนี้ฉันไม่เห็นว่าฉันจะเพิ่มเอฟเฟกต์แบบสุ่มMASS:polrได้อย่างไร อีกทางเลือกหนึ่งlme4:glmerจะเป็นตัวเลือก แต่ฟังก์ชั่นนี้จะช่วยให้การคาดการณ์ของข้อมูลไบนารี เป็นไปได้หรือไม่ที่จะเพิ่มเอฟเฟกต์แบบสุ่มลงในการถดถอยโลจิสติกอันดับ

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

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