如何在没有忽略权重的函数的情况下运行有序逻辑回归？

Question

假设我有这个数据集：

require(rms)

newdata <- data.frame(eduattain = rep(c(1,2,3), times=2), dadedu=rep(c(1,2,3),each=2),
                      random=rnorm(6, mean(1000),sd=50))

我将依赖变量和自变量都转换为因子

newdata$eduattain <- factor(newdata$eduattain, levels = 1:3, labels = c("L1","L2","L3"),
                            ordered = T)
newdata$dadedu <- factor(newdata$dadedu, levels = 1:3, labels = c("L1","L2","L3"))

并使用权重进行简单的序数逻辑回归：

model1 <- lrm(eduattain ~ dadedu, data=newdata, weights = random, normwt = T)

警告讯息：

In lrm(eduattain ~ dadedu, data = newdata, weights = random, normwt = T) :
  currently weights are ignored in model validation and bootstrapping lrm fits

我有理由相信，如果使用权重，结果将会大不相同。

我该如何解决？解决此警告的大多数问题都不能对此特定警告给出正确答案。（here，here，here）

Answer 1

有人需要修改validate.lrm包中predab.resample和rms的代码。代码位于https://github.com/harrelfe/rms

的github上