用于估计具有序自变量的概率的R包？

Question

我想估计一个回归模型，其中因变量是一个虚拟的（编码为0/1），并且我有五个或六个有序的独立变量（我将虚拟出来）以及一堆其他的东西。任何人都可以推荐一个可以用最少的大惊小怪或者处理有序的RHS变量来完成破译的程序包吗？谢谢

Answer 1

您可以使用内置的glm函数完成所有工作，并在您公式中的变量周围使用factor作为虚拟变量。

例子：

R> y <- rbinom(100, 1, .5) 
R> x1 <- sample(1:5, 100, replace = TRUE) 
R> x2 <- sample(1:5, 100, replace = TRUE) 
R> m1 <- glm(y ~ factor(x1) + factor(x2), family = binomial(link = "probit")) 
R> m1 

Call: glm(formula = y ~ factor(x1) + factor(x2), family = binomial(link = "probit")) 

Coefficients: 
(Intercept) factor(x1)2 factor(x1)3 factor(x1)4 factor(x1)5 factor(x2)2 
     0.335  -0.729  -0.670  -0.639  -0.740  0.327 
factor(x2)3 factor(x2)4 factor(x2)5 
    -0.106  0.624  0.483 

Degrees of Freedom: 99 Total (i.e. Null); 91 Residual 
Null Deviance:  138 
Residual Deviance: 129 AIC: 147 

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