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预测R中的有序logit
我正在尝试进行有序的logit回归。我正在像这样运行模型（只是一个愚蠢的小模型，它根据收入和人口指标来估算市场中的公司数量）。我的问题是关于预测。 nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) 当我运行预测（我试图使用它来获取预测的y）时，输出为0、3或27，这决不会反映基于我根据系数的人工预测应该看起来像是预测估计和截距。有谁知道如何为我订购的logit模型获得“准确”的预测？ 编辑 为了澄清我的担忧，我的回答数据包含所有级别的观察结果 >head(table(y)) y 0 1 2 3 4 5 29 21 19 27 15 16 正如我的预测变量似乎在聚集 > head(table(pr_out)) pr_out 0 1 2 3 4 5 117 0 0 114 0 0