Regression model

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.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Agresti, A. (2010). Analysis of Ordinal Categorical Data (2nd ed.). Wiley. DOI: 10.1002/9780470594001
  2. 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.

Compare side by side
ScholarGateOrdinal Regression (Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/ordinal-regression · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026