多元有序logistic回归

多元有序 logistic 回归是一种用于处理有序分类变量的回归方法。在有序分类中，变量的取值具有一定的顺序关系，例如，血型分为 A、B、AB、O 四种，它们的顺序为 A<B<AB<O。多元有序 logistic 回归可以用来预测有序分类变量的值，并且可以同时考虑多个自变量的影响。

多元有序 logistic 回归的基本思想是假设有一个潜在的连续变量，这个变量与有序分类变量之间存在一种对应关系。然后，通过逻辑斯蒂函数将潜在变量转化为概率，从而得到预测的分类结果。模型的参数通过最大似然估计法来确定。

在实际应用中，多元有序 logistic 回归可以用于各种领域，例如医学、社会科学和市场研究等。