Я знаю, что вы можете подобрать биномиальную логит-модель с пакетом rstanarm, используя stan_glm и установив family = binomial(link="logit"), но дает ли rstanarm возможность подобрать полиномиальную логит-модель?
но я запутался, как перевести модель Y=A+BX в ту форму, которая там упоминается.
Полиномиальная логит-модель в настоящее время не может быть оценена с помощью пакета R rstanarm. Существует давняя проблема для ее реализации, что было бы не слишком сложно, но мы были больше сосредоточены на более сложной проблеме реализации полиномиальной пробит-модели. Я полагаю, что вы можете создать полиномиальную логит-модель с помощью функции brm в пакете brms R, который также использует Стэна для извлечения данных из апостериорного распределения.
rstanarm или brms? Я говорю о стандартной программе, которая делает что-то вроде этого fit <- multinom(y~ x1+ x2+ x3, data = df), как описано здесь: rdocumentation.org/packages/nnet/versions/7.3-12/topics/. Заранее спасибо?
- person Krantz; 24.01.2019
brms поддерживает полиномиальные модели. Вот два метода:
library(foreign)
library(brms)
#data source: https://stats.idre.ucla.edu/r/dae/multinomial-logistic-regression/
ml <- read.dta("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsbdemo.dta")
ml$prog2 <- relevel(ml$prog, ref = "academic")
#Method 1:
m1 <- brm(prog2 ~ ses + write, data = ml, family = multinomial(link = "logit"))
summary(m1)
#Method 2:
m2 <- brm(prog ~ ses + write, data = ml, family = categorical(link = "logit"))
summary(m2)
