서열형 로지스틱 회귀분석 계수 추정.

주어진 데이터에 대해 서열형 로지스틱 회귀모형 계수를 추정한다.

fit_ordinal_logistic_regression(
  .data,
  .group_var,
  .xvar,
  .type = "cumulative",
  .control = list(fnscale = -1, maxit = 1000)
)

Arguments

.data	관측 데이터 프레임.
.group_var	범주변수.
.xvar	범주 분류에 사용될 변수.
.type	로짓모형의 종류. "cumulative": 누적 로짓모형, "adjacent": 인근범주 로짓모형
.control	optim 함수 수행 시 control 파라미터 리스트.

Value

리스트. 최우추정 계수 행렬 betas. 헤시안 행렬 hessian.

Examples

data(telconnection, package = "dmtr")
fit_ordinal_logistic_regression(
  telconnection, y, c(N, L)
)
#> $par
#> [1] -13.0375525 -11.4011804   0.2237116   0.2998653
#> 
#> $value
#> [1] -6.441253
#> 
#> $counts
#> function gradient 
#>      479       NA 
#> 
#> $convergence
#> [1] 0
#> 
#> $message
#> NULL
#> 
#> $hessian
#>             [,1]        [,2]        [,3]       [,4]
#> [1,]  -1.3663929   0.6003873   -24.20172  -15.80614
#> [2,]   0.6003873  -1.4682698   -27.54294  -12.06392
#> [3,] -24.2017214 -27.5429425 -1706.10654 -842.71057
#> [4,] -15.8061381 -12.0639154  -842.71057 -559.54536
#> 
fit_ordinal_logistic_regression(
  telconnection, y, c(N, L), .type = "adjacent"
)
#> $par
#> [1] -9.0591274 -8.8948353  0.1723805  0.2081990
#> 
#> $value
#> [1] -6.726317
#> 
#> $counts
#> function gradient 
#>      455       NA 
#> 
#> $convergence
#> [1] 0
#> 
#> $message
#> NULL
#> 
#> $hessian
#>             [,1]        [,2]        [,3]        [,4]
#> [1,]  -1.1433673  -0.4252454   -53.54646   -26.54252
#> [2,]  -0.4252454  -1.2063897   -54.74115   -20.89944
#> [3,] -53.5464641 -54.7411537 -3824.79623 -1489.25277
#> [4,] -26.5425157 -20.8994420 -1489.25277  -899.66918
#>