请举出实例有序Logistic模型中计算模型的平行性检验的python代码

在有序Logistic回归中，平行性检验于检查不同的预测变量对目标变量的影响是否是平行的。下面是一个使用Python进行有序Logistic回归模型平行性检验的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from scipy.stats import chi2

# 创建假设模型
X = sm.add_constant(X)  # 添加常数项
model = sm.MNLogit(y, X)  # 模型

# 拟合模型
result = model.fit()

# 提取模型参数
params = result.params

# 构建数据框
df_params = pd.DataFrame(params, columns=['Coefficient'])

# 计算对数概率比
df_params['Log Odds Ratio'] = np.log(df_params['Coefficient'])

# 计算标准误差
cov_matrix = result.cov_params()
std_errors = np.sqrt(np.diag(cov_matrix))
df_params['Standard Error'] = std_errors

# 计算z值和p值
df_params['z-value'] = df_params['Coefficient'] / df_params['Standard Error']
df_params['p-value'] = 1 - chi2.cdf(df_params['z-value']**2, 1)

# 打印结果
print(df_params)

在这个示例中，我们使用了Statsmodels库来拟合有序Logistic回归模型。首先，我们创建了包含常数项的特征矩阵 `X`，然后创建了有序Logistic回归模型。接下来，我们使用拟合函数拟合了模型并提取了模型参数。然后，我们计算了对数概率比、标准误差、z值和p值，并将它们存储在一个数据框中。最后，我们打印了结果。

请注意，这只是一个示例代码，并不完整或可运行。你需要根据你的数据和模型进行适当的修改和调整。同时，你需要确保引入了所需的库和正确加载数据。