有序多项回归中的残差和图

Question

我需要绘制一个分级残差图，其中包含有序多项 logit 回归中的拟合残差值。

使用 polr 时如何提取残差？是否有任何其他运行 ord multinominal logit 的函数可以提取残差？

这是我使用的代码

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
mod1 <- polr(as.ordered(y) ~ x1 + x2 + x3, data, method='logistic')

fit <- mod1$fitted.values
res <- residuals(mod1)
binnedplot(fit, res)

问题是对象'res'是'null'。

谢谢

Answer 1

实际上有很多方法可以从序数 probit/logit 中获取残差。虽然polr 不提供任何残差，但vglm 提供了几个。请参阅 VGAMpackage 中的 ?residualsvglm（另请参阅下文）。

注意：但是，对于控制函数/2SRI 方法，Wooldridge (2014) 建议使用 Vella (1993) 中描述的广义残差。据我所知，这些目前在R 中不可用，虽然I am working on that，但它们在Stata 中（使用predict gr, score）

VLGM 中的残差

polr 的替代残差

您可以使用包sure (link) 来计算带有resids 的代理残差。该软件包基于美国统计协会期刊中的this paper。

library(sure) # for residual function and sample data sets
library(MASS) # for polr function

df1 <- df1
df1$x1 <- df1$x
df1$x <- NULL
df1$y <- df2$y
df1$x2 <- df2$x
df1$x3 <- df3$x

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
mod1 <- polr(as.ordered(y) ~ x1 + x2 + x3, data=df1, method='probit')

fit <- mod1$fitted.values
res <- resids(mod1)

编辑：一个大问题如下（来自?resids）：

"注意：代理残差需要从连续分布中采样；因此，每次调用残差时，结果都会有所不同。当 method = "latent" 时，用于从截断分布中采样的内部函数是基于修改的rtrunc 和 qtrunc 的版本。”

即使运行resids(mod1, nsim=1000, method="latent")，结果也不会收敛。

Answer 2

在 polr() 中，没有返回残差的函数。您应该使用其定义手动计算它。

Answer 3

首先，您能否告诉我们原则上如何为具有分类响应的模型定义残差？ fitted.values 是一个概率矩阵。您可以根据正确的预测来定义残差（将最可能的结果定义为预测，如polr 对象的默认predict 方法）——或者您可以计算一个n×n 真值表和预测值。或者，您可以将序数数据减少回整数尺度并计算平均结果作为预测......但我看不到有任何独特的方法可以首先定义残差。