有序多分类logistics回归中，有序变量应填到协变量里吗

是的，有序变量应该填到协变量中。在有序多分类logistics回归中，有序变量可以被编码为一系列虚拟变量，然后将这些虚拟变量作为协变量输入模型。这可以帮助模型更好地捕捉有序变量的影响，从而提高模型的预测能力。因此，将有序变量填入协变量中是非常重要的。

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有序多分类logistics回归中，有序变量应填到因子里吗

有序变量可以填入因子中，但需要将其转换为虚拟变量（dummy variable）。具体来说，可以将有序变量分为多个分类，每个分类对应一个虚拟变量，该变量取值为1表示该样本属于该分类，取值为0表示不属于该分类。这样，就可以将有序变量转换为多个二元变量，方便用于多分类logistics回归模型的建立。

r语言logistics回归分析连续性变量赋值

在R语言中，可以使用glm函数进行逻辑回归分析。对于连续性变量的赋值，可以使用以下代码进行：

model <- glm(formula = outcome ~ continuous_variable, data = dataset, family = binomial(link = "logit"))

其中，formula表示模型的公式，outcome为因变量，continuous_variable为自变量，data为数据集，family为模型类型，这里选择binomial表示逻辑回归模型，link表示使用logit作为链接函数。

需要注意的是，在进行逻辑回归分析时，连续性变量需要进行离散化处理。常用的方法有将连续性变量按照某一阈值进行分组，或者使用多项式回归将其转化为多个离散变量。