r语言实现多元有序逻辑回归，且自变量中包含分类变量

R语言中可以使用polr函数来拟合多元有序逻辑回归模型，该函数属于MASS包。如果自变量中包含分类变量，需要先将其转化为虚拟变量。下面是一个简单的示例代码：

# 加载MASS包
library(MASS)

# 载入数据
data(iris)

# 将Species变量转化为有序因子变量
iris$Species <- factor(iris$Species, ordered = TRUE, levels = c("setosa", "versicolor", "virginica"))

# 将Species变量转化为虚拟变量
iris <- cbind(iris, model.matrix(~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + Species, iris)[, -1])

# 拟合多元有序逻辑回归模型
model <- polr(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width + setosa + versicolor, data = iris)

# 输出模型结果
summary(model)

在这个示例中，我们使用iris数据集拟合了一个多元有序逻辑回归模型，其中Species是有序因变量，Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width是连续自变量，setosa和versicolor是虚拟分类自变量。通过model.matrix函数可以将分类变量转化为虚拟变量。通过summary函数可以查看模型的系数估计值、标准误、z值、p值等统计信息。