如何使用svyglm()拟合有序逻辑回归？
如何使用svyglm()拟合有序逻辑回归？
提问于 2020-10-15 23:23:18
我正在尝试使用survey库中的svyglm()将有序逻辑回归glm拟合为加权数据：
model <- svyglm(freehms ~ agea, design = wave9_design, family=binomial(link= "logit"))freehms是从1到5的数字(我试过将其设置为因子)，agea也是数字。我有更多的变量，但为了简单起见没有在这里包含它们。
但是由于某种原因，我得到了以下错误消息：
"Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1"我看过网上的例子，教程，我就是找不到我做错了什么。我不明白当我指定链接函数(logit)来解决这个问题时，为什么Rstudio坚持我的自变量是二进制的。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-16 06:55:01
您需要在调查包中使用svyolr()函数。或者是新的svyVGAM包，它做了大量的序数模型。svyglm不适合这个模型，因为它不是一个广义线性模型。
例如
library(survey)
data(api)
dclus2<-svydesign(id=~dnum+snum, fpc=~fpc1+fpc2, data=apiclus2)
dclus2<-update(dclus2, mealcat=as.ordered(cut(meals,c(0,25,50,75,100))))
svyolr(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2)
library(svyVGAM)
svy_vglm(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2, family=propodds())页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64374843
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