Vorrei eseguire una regressione logistica ordinale in Python - per una variabile di risposta con tre livelli e con alcuni fattori esplicativi. Il statsmodelspacchetto supporta i modelli binary logit e multinomial logit (MNLogit), ma non il logit ordinato. Dal momento che la matematica di base non è così diversa, mi chiedo se può essere implementato facilmente usando questi? (In alternativa, sono apprezzati altri pacchetti Python che funzionano.)
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L'unico codice in Python che conosco è di Fabian, vedi il problema statsmodels github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Penso che non sarebbe difficile implementarlo per statsmodels, ma nessuno si è ancora offerto volontario.
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Josef,
Questo non è Python, ma in R la
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Frank Harrell,
ormfunzione nel rmspacchetto gestisce in modo efficiente migliaia di livelli della variabile di risposta.
In congiunzione con il commento di FrankHarrell sopra, nota che puoi chiamare le funzioni R da Python w / rpy2 (vedi anche: A Slug's Guide to Python ).
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gung - Ripristina Monica
Questo è discutibilmente in discussione poiché la domanda non sembra essere una pura richiesta di codice: se si può mettere un modello di logit ordinato fuori dagli ingredienti computazionali del logit binario e MNLogit mi sembra una domanda con un carattere statistico ( anche se la soluzione definitiva risulta essere qualcosa del tipo "no, usa un pacchetto diverso")
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Silverfish
In effetti, ho finito per usare i moduli R tramite rpy2, oltre a semplificare le specifiche del mio modello al log binario.
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Hadi,