Me gustaría ejecutar una regresión logística ordinal en Python, para una variable de respuesta con tres niveles y con algunos factores explicativos. El statsmodelspaquete admite modelos logit binarios y logit multinomiales (MNLogit), pero no logit ordenado. Dado que la matemática subyacente no es tan diferente, me pregunto si se puede implementar fácilmente con estos. (Alternativamente, se aprecian otros paquetes de Python que funcionan).
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El único código en python que conozco es por Fabian, vea el problema de statsmodels github.com/statsmodels/statsmodels/issues/807 . Creo que no sería difícil de implementar para modelos de estadísticas, pero nadie se ofreció voluntario todavía.
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Josef
Esto no es Python, pero en R la
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Frank Harrell
ormfunción en el rmspaquete maneja eficientemente miles de niveles de la variable de respuesta.
Conjuntamente con el comentario anterior de @ FrankHarrell, tenga en cuenta que puede llamar a las funciones R desde Python con rpy2 (consulte también: Una guía de Slug para Python ).
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gung - Restablece a Monica
Esto podría decirse que es sobre el tema, ya que la pregunta no parece ser una solicitud de código puro: si uno puede improvisar un modelo logit ordenado de los ingredientes computacionales de logit binario y MNLogit me parece una pregunta con un carácter estadístico ( incluso si la solución final resulta ser algo así como "no, use un paquete diferente")
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Silverfish
De hecho, terminé usando módulos R a través de rpy2, así como simplificando la especificación de mi modelo a logit binario.
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Hadi