在R中没有比例赔率假设的情况下，如何在序数逻辑回归中固定系数？

我想在R中进行序数逻辑回归，而没有比例赔率假设。我知道可以通过设置vglm()功能直接完成此操作。Rparallel=FALSE

但是我的问题是如何在此回归设置中固定一组特定的系数？例如，假设因变量是离散的和有序和可以取的值，，或。如果回归变量为和，则回归方程为 $Y$ $Y = 1$ $2$ $3$ $X_{1}$ $X_{2}$

\begin{aligned} 升 Ø G 一世 Ť （ P （ ÿ \leq 1个 ） ） & = α_{1个} + β_{11} X_{1个} + β_{12} X_{2} \\ 升 Ø G 一世 Ť （ P （ ÿ \leq 2 ） ） & = α_{2} + β_{21} X_{1个} + β_{22} X_{2} \end{aligned}

$\begin{aligned} {\rm logit} \big( P(Y \leq 1) \big) &= \alpha_{1} + \beta_{11}X_{1} + \beta_{12}X_{2} \\ {\rm logit}\big(P(Y \leq 2) \big) &= \alpha_{2} + \beta_{21}X_{1} + \beta_{22}X_{2} \end{aligned}$

我想将和为。请让我知道如何实现这一目标。另外，如果不能执行此操作，是否还可以让我知道是否可以在任何其他统计软件中实现？ $\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ R

r regression logistic

— 香克
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是连续的还是分类的？如果是后者，那么通过运行分层分析，您可能会得到与您想要的东西接近的东西。

X_{1}

$X_1$

— 彼得·弗洛姆

感谢彼得的答复。X1和X2都是连续的。

— Shanker 2012年

那么，您只是想优化该模型在Alpha上的拟合度就可以了吗？

— gung-恢复莫妮卡

@Shanker，如果要将系数固定为，则在模型中不希望使用它-您只想在方程的右侧添加相应的变量，这就是offset的作用。

1

$1$

— 2012年

@Shanker，抱歉-我误读了您的报价“我想将和为 ” $\beta_{11}$ $\beta_{22}$ $1$ -我认为这两个方程式中的这些变量都对应于相同的变量，但事实并非如此。可能有人R在这里为您提供了正确的代码，但是我怀疑不存在这样的代码，并且该问题的答案（您可能不希望听到）是编写适合该模型的自己的代码。这不会很复杂，如果您需要帮助来推导似然方程等，那么您可以考虑将其作为一个单独的问题发布。

— 2012年

我不确定我是否理解OP在他/她说“我不能使用，offset因为它从回归中完全删除了相应的回归变量”的意义时说。您可以使用offset()R中的函数来固定参数。我在lm()下面使用，但是它也适用于您的模型。

dat  <- data.frame(x=rnorm(30))
dat$y <- dat$x * 2 + rnorm(30) 
free <- lm(y ~ x,dat)
fixed1<- lm(y ~ offset(2 * x),dat)

summary(free)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
#(Intercept)  0.03899    0.17345   0.225    0.824    
#x            2.17532    0.18492  11.764 2.38e-12 ***

summary(fixed1)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#(Intercept)  0.05043    0.17273   0.292    0.772

固定参数不会出现在输出了，但它仍然固定在2.接下来，我将修复x的参数其估计值free模型

fixed2<- lm(y ~ offset(2.17532 * x),dat)
summary(fixed2)
#Coefficients:
#            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
#(Intercept)  0.03899    0.17002   0.229     0.82

注意，截距的fixed2估计值与free模型中的值相同。

— 恩多根
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