Je voudrais exécuter une régression logistique ordinale en Python - pour une variable de réponse à trois niveaux et avec quelques facteurs explicatifs. Le statsmodelspackage prend en charge les modèles logit binaire et logit multinomial (MNLogit), mais pas le logit ordonné. Étant donné que les mathématiques sous-jacentes ne sont pas si différentes, je me demande si elles peuvent être implémentées facilement à l'aide de celles-ci? (Alternativement, d'autres packages Python qui fonctionnent sont appréciés.)
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Le seul code en python que je connaisse est par Fabian voir le problème des statsmodels github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Je pense que ce ne serait pas difficile à mettre en œuvre pour les modèles de statistiques, mais personne ne s'est encore porté volontaire.
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Josef
Ce n'est pas Python, mais dans R, la
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Frank Harrell
ormfonction dans le rmspackage gère efficacement des milliers de niveaux de la variable de réponse.
En conjonction avec le commentaire de @ / FrankHarrell ci-dessus, notez que vous pouvez appeler les fonctions R à partir de Python w / rpy2 (voir aussi: A Slug's Guide to Python ).
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gung - Rétablir Monica
C'est sans doute sur le sujet, car la question ne semble pas être une pure demande de code - si l'on peut bricoler un modèle logit ordonné à partir des ingrédients de calcul de logit binaire et MNLogit me semble être une question à caractère statistique ( même si la solution ultime s'avère être quelque chose comme "non, utilisez un package différent")
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Silverfish
En effet, j'ai fini par utiliser des modules R via rpy2, ainsi qu'à simplifier ma spécification de modèle en logit binaire.
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Hadi