logistic regression_醫學統計與R語言：這裡的坑你踩過幾回，有序多分類Logistic回歸（Ordinal Logistic Regression）...

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簡介

SAS and Minitab parameterize the model in the usual way—the same way any regression model does:

It makes interpretation difficult though, because those Fijs represent cumulative probabilities.

Fi1 is the probability that Y = 1, the lowest ordered category.Fi2 is the probability that Y ≤ 2, the lowest two ordered categories.Fi3 is the probability that Y ≤ 3, the lowest three ordered categories, and so on.

Each odds ratio (exp(beta)) represents the factor increase in the odds of moving into a lower ordered category for each one-unit increase in X.

In other words, as X gets bigger, a positive beta means higher odds of a lower ordered category.

To make your life just a little easier, SPSS and Stata run the model this way instead:

See that very important minus sign? It flips the estimation of all the coefficients other than the intercept.

In this version of the model, positive values of beta indicate higher odds of moving to the next higher ordered category for higher values of X.

Mathematical Computation：

https://towardsdatascience.com/implementing-and-interpreting-ordinal-logistic-regression-1ee699274cf5

Syntax

√輸入1：

"rio")
           

√結果1：

'data.frame':    
           

√輸入2：

install.packages("MASS")
           

√結果2：

Call:
           

√輸入3：

√結果3：

Likelihood 
           

√輸入4：

"brant")
           

√結果4：

-------------------------------------------- 
           

Test for Parallel Regression Assumption

√輸入5：

 (ci 
           

√結果5：

.5 %     97
           

√輸入6：

exp(cbind(
           

√結果6：

OR     2
           

√輸入7：

$cato t $SES, hsb
           

√結果7：

[1] 0
           

√輸入8：

"p")
           

√結果8：

√輸入9：

"t value"]),lower.tail = 
           

√結果9：

value    p 
           

√輸入10：

"effects")
           

√結果10：

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