[英]Conditional density distribution, two discrete variables
我已經使用cdplot(R)繪制了變量的條件密度分布圖。 我的自變量和我的因變量不是獨立的。 自變量是離散的(僅接受0到3之間的某些值),因變量也是離散的(從0到1的11個級別,以0.1為步長)。
一些數據:
dat <- read.table( text="y x
3.00 0.0
2.75 0.0
2.75 0.1
2.75 0.1
2.75 0.2
2.25 0.2
3 0.3
2 0.3
2.25 0.4
1.75 0.4
1.75 0.5
2 0.5
1.75 0.6
1.75 0.6
1.75 0.7
1 0.7
0.54 0.8
0 0.8
0.54 0.9
0 0.9
0 1.0
0 1.0", header=TRUE, colClasses="factor")
我想知道我的變量是否適合進行這種分析。
另外,我想知道如何以學術和統計意義上的優雅方式報告此結果。
這是使用rms
-packages`lrm函數的運行,該函數通常用於二進制結果,但也可以處理有序的分類變量:
library(rms) # also loads Hmisc
# first get data in the form you described
dat[] <- lapply(dat, ordered) # makes both columns ordered factor variables
?lrm
#read help page ... Also look at the supporting book and citations on that page
lrm( y ~ x, data=dat)
# --- output------
Logistic Regression Model
lrm(formula = y ~ x, data = dat)
Frequencies of Responses
0 0.54 1 1.75 2 2.25 2.75 3 3.00
4 2 1 5 2 2 4 1 1
Model Likelihood Discrimination Rank Discrim.
Ratio Test Indexes Indexes
Obs 22 LR chi2 51.66 R2 0.920 C 0.869
max |deriv| 0.0004 d.f. 10 g 20.742 Dxy 0.738
Pr(> chi2) <0.0001 gr 1019053402.761 gamma 0.916
gp 0.500 tau-a 0.658
Brier 0.048
Coef S.E. Wald Z Pr(>|Z|)
y>=0.54 41.6140 108.3624 0.38 0.7010
y>=1 31.9345 88.0084 0.36 0.7167
y>=1.75 23.5277 74.2031 0.32 0.7512
y>=2 6.3002 2.2886 2.75 0.0059
y>=2.25 4.6790 2.0494 2.28 0.0224
y>=2.75 3.2223 1.8577 1.73 0.0828
y>=3 0.5919 1.4855 0.40 0.6903
y>=3.00 -0.4283 1.5004 -0.29 0.7753
x -19.0710 19.8718 -0.96 0.3372
x=0.2 0.7630 3.1058 0.25 0.8059
x=0.3 3.0129 5.2589 0.57 0.5667
x=0.4 1.9526 6.9051 0.28 0.7773
x=0.5 2.9703 8.8464 0.34 0.7370
x=0.6 -3.4705 53.5272 -0.06 0.9483
x=0.7 -10.1780 75.2585 -0.14 0.8924
x=0.8 -26.3573 109.3298 -0.24 0.8095
x=0.9 -24.4502 109.6118 -0.22 0.8235
x=1 -35.5679 488.7155 -0.07 0.9420
也有MASS::polr
函數,但是我發現Harrell的版本更MASS::polr
。 也可以通過等級回歸來解決。 如果這是您選擇的路線,那么quantreg
軟件包是非常標准的。 看着您的另一個問題,我想知道您是否嘗試過邏輯轉換作為使關系線性化的方法。 當然,圖示的lrm
與有序變量的使用是“ lrm
”的邏輯轉換。
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