R 如何使用svyglm（）拟合有序逻辑回归？

我正在尝试使用

调查

库中的

svyglm（）

为加权数据拟合有序逻辑回归glm：

model <- svyglm(freehms ~ agea, design = wave9_design, family=binomial(link= "logit"))

我看了网上的例子和教程，但我就是找不到我做错了什么。我不明白为什么Rstudio坚持我的自变量是二进制的，而我已经指定了链接函数（logit）来解决这个问题。

你想在调查包中使用

svyoll（）

函数。或者是新的

svyVGAM

软件包，它提供了一系列有序模型

svyglm

不适合此模型，因为它不是一个广义线性模型

比如说

library(survey)
data(api)
dclus2<-svydesign(id=~dnum+snum, fpc=~fpc1+fpc2, data=apiclus2)
dclus2<-update(dclus2, mealcat=as.ordered(cut(meals,c(0,25,50,75,100))))

svyolr(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2)

library(svyVGAM)
svy_vglm(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2, family=propodds())

---

这不是一个微不足道的问题。。。

ordinal（）

包对有序数据执行各种累积链接模型，但不处理调查权重。有序响应与二项式响应不同。。。您确实指定了logit链接，但这是在二项式族的上下文中。我明白了。谢谢你的回复！我只是注意到我用作模板的示例适用于二元逻辑模型，而不是有序模型。无论如何，我的问题都是一样的，因为我在网上找不到任何例子；（我不知道如何实施，但至少人们正在考虑……）

library(survey)
data(api)
dclus2<-svydesign(id=~dnum+snum, fpc=~fpc1+fpc2, data=apiclus2)
dclus2<-update(dclus2, mealcat=as.ordered(cut(meals,c(0,25,50,75,100))))

svyolr(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2)

library(svyVGAM)
svy_vglm(mealcat~avg.ed+mobility+stype, design=dclus2, family=propodds())