順序ロジスティックの検索結果1 - 10 件 / 10件

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  【分析】Pythonのstatsmodelsで二項・多項・順序ロジスティック回帰を行う - Qiita

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  • qiita.com/Takahiro_zzz
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  • 2023/03/22

  本記事の目的 ２クラスの名義尺度を被説明変数とする二項ロジスティック回帰分析のPythonサンプルコードは多く見かけますが、３クラス以上の名義尺度データや順序尺度データを被説明変数とする多項ロジスティック回帰分析はあまり見かけません。本記事では多項ロジスティック回帰分析をPythonのstatsmodelsを使用して実行してみたいと思いますのでサンプルコードの参考になればと思います（結果の解釈には触れてません）。 余談ですが今ならChatGPTでサンプルコードも簡単に出してくれますよ！ サンプルデータ 本記事では疑似的に作成した以下のサンプルデータ（とある病気に関して発症後経過時間、発症時年齢、痛みを生じているか、症状度合い、症状の種別みたいなデータがあったと仮定して）を使用します。 発症後経過時間(h) 発症時年齢 疼痛有無※1 症状度※2 症状種別

  
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  順序ロジスティック回帰[R] - 井出草平の研究ノート

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  • ides.hatenablog.com
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  • 2021/07/17

  idreの解説より。 stats.idre.ucla.edu 後半記載されているparallel slopesの検定だが、現在はbrantパッケージでできるのではないかと思う。そのうちエントリをいれるつもり。 はじめに このページでは、Rのporrパッケージを使って順序ロジスティック回帰を行う方法を説明する。 結果の解釈についてのより数学的な取り扱いについては、以下を参照。 https://stats.idre.ucla.edu/r/faq/ologit-coefficients/ 準備 このページの例題を実行する前に、以下のパッケージがロードできることを確認する。パッケージがインストールされていない場合は、install.packages("packagename")を、バージョンが古い場合は、update.packages()を実行する。 require(foreign) requir

  
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  repolrパッケージで順序ロジスティック回帰[R] - 井出草平の研究ノート

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  • 2021/07/28

  Agrestiの本で示されている例を実行してみたい。 Analysis of Ordinal Categorical Data (Wiley Series in Probability and Statistics Book 656) (English Edition) 作者:Agresti, AlanWileyAmazon コード集のみ、サプリメントとしてネット公開されている。 http://users.stat.ufl.edu/~aa/ordinal/R_examples.pdf サンプルデータはこちらから作成できる。 http://users.stat.ufl.edu/~aa/cda/data.html この中の、23. Insomnia data set of Table 12.3を利用する。なお、コードの一部を書き換えている。 insomnia<-read.csv("insomn

  
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  Ordinalパッケージを用いた順序ロジスティック回帰分析 - 井出草平の研究ノート

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  • 2023/12/28

  quantifyinghealth.com 注：動作しないコードを書き換え、不足しているものに関して注という形で補完している。 順序ロジスティック回帰は、1つまたは複数の予測変数（数値またはカテゴリ）と順序結果の間の関係をモデルする回帰分析の一種だ。順序結果は、次のような論理的順序を持つ2つ以上のカテゴリを持つ変数である： 癌のステージ：0、1、2、3、4 所得レベル：低、中、高 このチュートリアルでは、GitHubのリンクからダウンロードできる(https://github.com/datasciencedojo/datasets/blob/master/titanic.csv)。 注：ここではtitanicパッケージのtitanic_trainデータを使用する。 titanicデータセットで順序ロジスティック回帰を使い、予測変数Pclass（乗客クラス）を予測する：Pclassは、3つ

  
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  順序ロジスティック回帰[Stata] - 井出草平の研究ノート

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  • 2022/07/28

  Stataでの順序ロジスティック回帰分析の方法について。 stats.oarc.ucla.edu 順序ロジスティック回帰 順序付きロジスティック回帰の例 例 1: マーケティング・リサーチ会社が、人々がファーストフード・チェーンで注文するソーダのサイズ（S、M、L、特大）に、どのような要因が影響するかを調査したいと考えている。これらの要因は、注文されたサンドイッチの種類（ハンバーガーかチキンか）、フライドポテトも注文されたかどうか、消費者の年齢を含むかもしれない。 結果変数であるソーダのサイズは、明らかに注文されるが、様々なサイズの差は一定ではない。SmallとMediumの差は10オンス、MediumとLargeの差は8オンス、LargeとExtra Largeの差は12オンスである。 例2：ある研究者は、オリンピック水泳のメダルにどのような要因が影響するかについて興味を持っている。 関

  
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  順序ロジスティック回帰分析をStata、Mplus、Rで行う-更新[Stata][Mplus][R] - 井出草平の研究ノート

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  • ides.hatenablog.com
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  • 2024/01/08

  順序ロジスティック回帰分析をStata、Mplus、Rで行う 以前のエントリの更新。 ides.hatenablog.com brant検定が通らない例を使っている。 Stata brant検定が走らない場合はfindit spost13_adoからspost13_adoをインストールする必要がある。 use https://www3.nd.edu/~rwilliam/statafiles/ordwarm2.dta, clear ologit warm yr89 male white age ed prst, robust brant Iteration 0: log pseudolikelihood = -2995.7704 Iteration 1: log pseudolikelihood = -2846.4532 Iteration 2: log pseudolikelihood =

  
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  repolrパッケージで順序ロジスティック回帰での結果をMplusで検算[R][Mplus] - 井出草平の研究ノート

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  • ides.hatenablog.com
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  • 2021/07/30

  こちらでの計算をMplusで検算する。 ides.hatenablog.com Mplus用のデータの書き出し insomnia<-read.csv("insomnia.csv",header=TRUE) insomnia<-as.data.frame(insomnia) head(insomnia) library(MplusAutomation) variable.names(insomnia) # 変数名を書き出し prepareMplusData(insomnia, filename="insomnia.dat", overwrite=T) repolrのコード library(repolr) model <- outcome ~ treat + occasion + treat * occasion fit <- repolr(model, subjects="case", da

  
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  【Rで統計】順序ロジスティック回帰分析

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  • mom-neuroscience.com
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  • 2022/04/14

  回帰分析をする際、 目的変数が Yes or No などの２つだと、通常のロジスティック回帰を行うが、 これが、例えば Not, Low, Intermediate, or High のように、 ３つ以上の場合は、順序ロジスティック回帰を使う。 順序ロジスティック回帰をRで行う方法 ある遺伝子多型 の major allele は "C", minor allele は "T"。 ある疾患における risk allele は "T"。 この risk allele を持っていると、疾患の進行ステージ "Stage" が高くなるか検証したい。 疾患ステージは0, 1, 2, 3, 4 の５段階ある。 "ordinal" パッケージをインストール install.packages("ordinal") library("ordinal") "clm" を使う 方法は、 clm(目的変数 ~ 説

  • モデル
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  順序ロジスティック回帰分析をStata、Mplus、Rで行う[Stata][Mplus][R] - 井出草平の研究ノート

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  • 2022/07/29

  この更新は更新されています。 ides.hatenablog.com brant検定がうまくいかないデータで走らせたかったので、Richard WilliamsのGologit2で使用されているデータを使用した。 解析例は下記のPDF内にあるものと基本的に同じである。 https://www.stata.com/meeting/4nasug/gologit2.pdf Stata 標準誤差をロバスト推定するオプションを付けた。 use https://www3.nd.edu/~rwilliam/statafiles/ordwarm2.dta, clear ologit warm yr89 male white age ed prst, robust brant Iteration 0: log pseudolikelihood = -2995.7704 Iteration 1: log ps

  
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  順序ロジスティック回帰とBrant検定[R] - 井出草平の研究ノート

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  • 2021/07/18

  前回と同じく順序ロジスティック回帰モデルの話。今回はBrant検定を利用したパターン。 ides.hatenablog.com 使用するのはMASSパッケージのpolr関数。 www.rdocumentation.org データ library(MASS) data(housing) dat<- housing head(dat) Sat Infl Type Cont Freq 1 Low Low Tower Low 21 2 Medium Low Tower Low 21 3 High Low Tower Low 28 4 Low Medium Tower Low 34 5 Medium Medium Tower Low 22 6 High Medium Tower Low 36 https://rdrr.io/cran/MASS/man/housing.html Sat: 住宅所有者の