Gostaria de executar uma regressão logística ordinal em Python - para uma variável de resposta com três níveis e com alguns fatores explicativos. O statsmodelspacote suporta os modelos binário de logit e multinomial logit (MNLogit), mas não o logit ordenado. Como a matemática subjacente não é tão diferente, gostaria de saber se ela pode ser implementada facilmente usando-a. (Como alternativa, outros pacotes Python que funcionam são apreciados.)
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O único código em python que eu conheço é de Fabian, veja a edição statsmodels github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Eu acho que não seria difícil de implementar para os modelos de estatísticas, mas ninguém se ofereceu ainda.
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213 Josef
Isso não é Python, mas em R a
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Frank Harrell
ormfunção no rmspacote manipula eficientemente milhares de níveis da variável de resposta.
Em conjunto com o comentário do / FrankHarrell acima, observe que você pode chamar funções R do Python w / rpy2 (consulte também: Guia do Slug para Python ).
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gung - Restabelece Monica
Isso é discutível no tópico, já que a pergunta não parece ser uma solicitação de código puro - se é possível remover um modelo de logit ordenado dos ingredientes computacionais do logit binário e o MNLogit me parece ser uma pergunta com um caráter estatístico ( mesmo que a solução definitiva acabe sendo algo como "não, use um pacote diferente")
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Silverfish
Na verdade, acabei usando módulos R por meio do rpy2, além de simplificar minha especificação de modelo para logit binário.
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Hadi