R语言有序的logistic

R言中可以使用有序分类的Logistic回归模型进行分析。 有序的Logistic回归可以用于因变量为分类变量且分类间存在次序关系的情况。 在R语言中，可以按照以下步骤进行有序的Logistic回归分析：

1. 进行相关性分析，可以使用chart.Correlation函数来计算相关系数矩阵并可视化。
2. 进行有序分类Logistic回归模型的拟合，可以使用polr函数，其中因变量需要使用factor函数转换为有序因子，自变量则可以直接使用。拟合后可以使用summary函数查看模型的估计结果。
3. 对有序分类Logistic回归模型中的各个自变量回归系数进行显著性检验，可以使用drop1函数进行检验。
4. 进行有序Logistic回归模型的整体检验，可以使用anova函数进行检验，比较全模型和只有截距项的模型之间的差异。
5. 预测有序Logistic回归模型的结果，并将预测值与观察值进行对比，可以使用predict函数进行预测，使用table函数和计算比例来检验模型的预测效果。

通过以上步骤，可以在R语言中进行有序的Logistic回归分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [有序分类logistic回归-R语言](https://blog.csdn.net/qq_43074447/article/details/89156857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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