Question

使用polr函数时遇到了一些麻烦。

以下是我拥有的数据的子集：

# response variable
rep = factor(c(0.00, 0.04, 0.06, 0.13, 0.15, 0.05, 0.07, 0.00, 0.06, 0.04, 0.05, 0.00, 0.92, 0.95, 0.95, 1, 0.97, 0.06, 0.06, 0.03, 0.03, 0.08, 0.07, 0.04, 0.08, 0.03, 0.07, 0.05, 0.05, 0.06, 0.04, 0.04, 0.08, 0.04, 0.04, 0.04, 0.97, 0.03, 0.04, 0.02, 0.04, 0.01, 0.06, 0.06, 0.07, 0.08, 0.05, 0.03, 0.06,0.03))
# "rep" is discrete variable which represents proportion so that it varies between 0 and 1
# It is discrete proportions because it is the proportion of TRUE over a finite list of TRUE/FALSE. example: if the list has 3 arguments, the proportions value can only be 0,1/3,2/3 or 1

# predicted variable
set.seed(10)
pred.1 = sample(x=rep(1:5,10),size=50)
pred.2 = sample(x=rep(c('a','b','c','d','e'),10),size=50)
# "pred" are discrete variables 

# polr
polr(rep~pred.1+pred.2)

我给你的子集工作正常！但是我的整个数据集和它的一些子集都不起作用！除了数量之外，我在我的数据中找不到与该子集不同的任何内容。所以，这是我的问题：例如，会产生以下错误消息的级别数量是否存在任何限制：

Error in optim(s0, fmin, gmin, method = "BFGS", ...) : 
  the initial value in 'vmin' is not finite

和通知消息：

   glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

（我必须将这两条消息翻译成英文，这样他们可能不会100％正确）

我有时只收到通知消息，有时一切都很好，具体取决于我使用的数据子集。

我的rep变量总共有101个级别的信息（除了我描述的数据类型之外别无其他）

所以这是一个很糟糕的问题我要求因为我不能给你我的完整数据集，我不知道问题出在哪里。由于这些信息，你能猜出我的问题来自哪里吗？

谢谢

Answer 1

根据@joran的建议，你的问题可能是100级因素，我将推荐一些可能在统计上无效但可能在你的特定情况下仍然有效的东西：不要使用逻辑回归所有。放下吧。执行简单的线性回归，然后根据需要使用专门的舍入过程对输出进行离散化。试一试，看看它对你有多好。

rep.v = c(0.00, 0.04, 0.06, 0.13, 0.15, 0.05, 0.07, 0.00, 0.06, 0.04, 0.05, 0.00, 0.92, 0.95, 0.95, 1, 0.97, 0.06, 0.06, 0.03, 0.03, 0.08, 0.07, 0.04, 0.08, 0.03, 0.07, 0.05, 0.05, 0.06, 0.04, 0.04, 0.08, 0.04, 0.04, 0.04, 0.97, 0.03, 0.04, 0.02, 0.04, 0.01, 0.06, 0.06, 0.07, 0.08, 0.05, 0.03, 0.06,0.03)

set.seed(10)
pred.1 = factor(sample(x=rep(1:5,10),size=50))
pred.2 = factor(sample(x=rep(c('a','b','c','d','e'),10),size=50))

model = lm(rep.v~as.factor(pred.1) + as.factor(pred.2))
output = predict(model, newx=data.frame(pred.1, pred.2))

# Here's one way you could accomplish the discretization/rounding
f.levels = unique(rep.v)
rounded = sapply(output, function(x){ 
  d = abs(f.levels-x)
  f.levels[d==min(d)]
  }
)

>rounded

   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20   21   22   23   24 
0.06 0.07 0.00 0.06 0.15 0.00 0.07 0.00 0.13 0.06 0.06 0.15 0.15 0.92 0.15 0.92 0.15 0.15 0.06 0.06 0.00 0.07 0.15 0.15 
  25   26   27   28   29   30   31   32   33   34   35   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48 
0.15 0.15 0.00 0.00 0.15 0.00 0.15 0.15 0.07 0.15 0.00 0.07 0.15 0.00 0.15 0.15 0.00 0.15 0.15 0.15 0.92 0.15 0.15 0.00 
  49   50 
0.13 0.15

Answer 2

来自rms的

orm可以处理包含大量类别的有序结果。

library(rms)
orm(rep ~ pred.1 + pred.2)

R中的polr（..）序数逻辑回归

2 个答案: