R中的序数逻辑回归答案

【问题标题】：Ordinal Logistic Regression In RR中的序数逻辑回归
【发布时间】：2019-08-20 07:40:44
【问题描述】：

我正在处理一个数据集，其中我的目标变量 CLASS 具有三个分类值。

现在，当我应用序数逻辑回归并运行 polr 命令时。它显示此错误“尝试找到合适的起始值失败”。我认为我的目标变量没有排序。谁能告诉我如何安排 Sv 的有序值？

model <- polr(Class~., data= training, Hess = TRUE)

polr 中的错误（Class ~ ., data = training, Hess = TRUE）：尝试找到合适的起始值失败另外：警告消息：1： glm.fit: 算法没有收敛 2: glm.fit: 拟合概率数字上发生了 0 或 1

【问题讨论】：

标签： r regression

【解决方案1】：

Please provide a reproducible data. 无论如何，使用无序因变量 Class 生成一些数据不会给我这个错误。见这里：

# library the package for polr function
library("MASS")

# a sample size of 30
n <- 30

# generating a factor with smple size n and with a frequency for each level of n/3
Class <- factor(rep(c("HIGH", "LOW", "MEDIUM"), each= n/3))

# leaving it an unordered factor by using # (code not run)
# Class <- ordered(Class, levels= c("LOW", "MEDIUM", "HIGH")) 

# generating a data frame with two random variables
set.seed(1)
training <- data.frame(matrix(rnorm(2*n), ncol=2))

# adding the dependent variable Class to te data frame
training$Class <- Class

# running model
m <- polr(Class~., data= training, Hess = TRUE)

# look at coefficients and tests
library("AER") 
coeftest(m)

这表明因子顺序不是问题。事实上，询问谷歌在 glm 中向我展示了类似的错误，即关于收敛而不是因子顺序。这可能会使问题重复。见这里，例如Why am I getting "algorithm did not converge" and "fitted prob numerically 0 or 1" warnings with glm?

【讨论】：

您能详细解释一下这些命令吗？到底发生了什么？ n
因为在这些命令之后它只显示类的摘要。我想查看所有变量的摘要，包括它们的 p 值，以便我可以识别不重要的变量。请尽快回复，因为我真的需要帮助。
我在代码中添加了一些解释。代码的细节并不重要，因为代码只是为了表明错误可能不是由于因素顺序造成的。
您的问题是关于错误，据我了解，提供的链接已回答该错误，并且似乎不是因子顺序问题。如果您现在还有其他问题，您应该单独发布。
非常感谢您的帮助。最后一个问题，如果你能回答！您在训练中采用了两个随机变量。如果我想包含所有 18 个变量怎么办？因为当我将数据拆分为训练和测试时，polr 命令不会运行。