有序Logistic回归平行性检验 python代码

当进行有序Logistic回归时，可以使用以下代码进行平行性检验：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import statsmodels.api as sm

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n = 1000
x = np.random.normal(size=n)
y = np.random.choice([0, 1, 2], size=n)
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

# 将y转换为有序变量
df['y'] = pd.Categorical(df['y'], ordered=True)

# 拟合有序Logistic回归模型
model = sm.MNLogit(df['y'].cat.codes, sm.add_constant(df['x']))
result = model.fit()

# 计算残差
df['residuals'] = result.resid_deviance.mean(axis=0)

# 对残差进行平行性检验
parallel_test = stats.linregress(df['x'], df['residuals'])

# 打印检验结果
print('p-value:', parallel_test.pvalue)

此代码使用`statsmodels`库来拟合有序Logistic回归模型，并计算残差。然后使用`stats.linregress`函数来执行回归分析以检验x和残差之间的线性关系。检验结果中的p值可以用来判断是否存在平行性。如果p值较大（通常大于0.05），则可以认为数据满足平行性假设。