Ordinale logistische Regression in Python

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Ich möchte eine ordinale logistische Regression in Python ausführen - für eine Antwortvariable mit drei Ebenen und einigen erklärenden Faktoren. Das statsmodelsPaket unterstützt Modelle mit binärer und multinomialer Protokollierung (MNLogit), jedoch keine geordnete Protokollierung. Da die zugrunde liegende Mathematik nicht so unterschiedlich ist, frage ich mich, ob sie mit diesen einfach implementiert werden kann. (Alternativ sind andere funktionierende Python-Pakete willkommen.)

categorical-data python logit ordered-logit statsmodels Hadi
quelle
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Der einzige Code in Python , die ich kenne ist von Fabian die statsmodels Ausgabe sehen github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Ich denke, es wäre nicht schwierig, es für Statistikmodelle umzusetzen, aber noch hat sich niemand freiwillig gemeldet.
Josef
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Dies ist kein Python, aber in R verarbeitet die ormFunktion im rmsPaket effizient Tausende von Ebenen der Antwortvariablen.
Frank Harrell
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Beachten Sie, dass Sie in Verbindung mit dem obigen Kommentar von w / @ FrankHarrell R-Funktionen von Python w / rpy2 aufrufen können (siehe auch: A Slug's Guide to Python ).
gung - Wiedereinsetzung von Monica
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Dies ist wohl ein aktuelles Thema, da es sich bei der Frage nicht um eine reine Codeanforderung zu handeln scheint - ob man ein geordnetes Logit-Modell aus den rechnerischen Bestandteilen von Binärlogit zusammensetzen kann und MNLogit für mich eine Frage mit statistischem Charakter ist ( Auch wenn sich herausstellt, dass die ultimative Lösung so etwas wie "Nein, benutze ein anderes Paket" ist
Silverfish
In der Tat verwendete ich R-Module über rpy2 und vereinfachte meine Modellspezifikation auf binäres Logit.
Hadi

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