Упорядоченная логистическая регрессия (модель пропорциональных шансов)
Упорядоченная логистическая регрессия моделирует упорядоченную категориальную зависимую переменную — например, оценку по шкале Лайкерта, уровень удовлетворенности или категорию образования — как функцию предикторов. Это упорядоченное расширение логистической регрессии, разработанное в стандартных трудах, таких как «Анализ упорядоченных категориальных данных» (Analysis of Ordinal Categorical Data) Агрести (Agresti, 2010), и в своей наиболее распространенной форме это модель пропорциональных шансов.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Agresti, A. (2010). Analysis of Ordinal Categorical Data (2nd ed.). Wiley. DOI: 10.1002/9780470594001 ↗
- Long, J. S. (1997). Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Sage. ISBN: 978-0803973749
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/ordinal-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Латентно-классовый анализ (LCA)Статистика↔ compare
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- Мультиномиальная логистическая регрессияСтатистика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Пуассоновская регрессия и регрессия с отрицательным биномиальным распределениемЭконометрика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →