Я оценил модель polr с термином взаимодействия и хочу вычислить и отобразить соответствующие прогнозируемые вероятности. Модель polr, естественно, является порядковым логитом. Как я могу вычислить и построить прогнозируемые вероятности для моделей polr?
Я уже пробовал пакет эффектов, но он выдает ошибку. В настоящее время я получаю «Ошибка в x0% *% b: несоответствующие аргументы» с этим пакетом. По этой причине и из-за того, что я хотел бы настроить свой график чуть больше, чем это возможно, используя графики эффектов, я попытался вместо этого использовать «прогнозирование». К сожалению, все примеры, которые я нахожу в Интернете о том, как его использовать, основаны на предикторах (независимых переменных), которые имеют числовые значения. Все мои независимые переменные имеют категориальные значения, так что это мне мало поможет.
Это код, который я использую для модели
ologit= polr(var1 ~ var2 + var3 + var4*var5 + var6 + var7 + var8 + var9, data = my.data2, method="logistic", Hess=TRUE,na.action = na.omit)
summary(ologit)
Я заинтересован в вычислении и построении предсказанных вероятностей для взаимодействия var4 и var5.
Это краткое изложение модели ologit:
Call:
polr(formula = var1 ~ var2 + var3 + var4 * var5 + var6 + var7 +
var8 + var9, data = my.data2, na.action = na.omit, Hess = TRUE,
method = "logistic")
Coefficients:
Value Std. Error t value
var2(2) Second quintile 0.07431 2.991e-02 2.485e+00
var2(3) Third quintile 0.09600 3.015e-02 3.184e+00
var2(4) Fourth quintile 0.03727 2.887e-02 1.291e+00
var2(5) Fifth quintile 0.07389 2.709e-02 2.728e+00
var3Elementary and Primary 0.10274 2.916e-02 3.523e+00
var3Secondary 0.13608 2.618e-02 5.198e+00
var3Undergraduate Degree 0.20229 2.910e-02 6.953e+00
var3Graduate Degree 0.18731 1.521e-02 1.231e+01
var4(2) 25-34 -0.12703 2.669e-02 -4.760e+00
var4(3) 35-44 -0.11162 2.656e-02 -4.203e+00
var4(4) 45-54 -0.11464 3.055e-02 -3.753e+00
var4(5) 55-64 -0.32372 3.737e-02 -8.663e+00
var4(6) 65-74 0.08027 2.388e-02 3.362e+00
var4(7) 75 and over 0.86848 2.511e-03 3.459e+02
var5(2) Agree -0.12495 1.858e-02 -6.724e+00
var5(3) Disagree -0.09071 1.775e-02 -5.109e+00
var5(4) Strongly Disagree -1.05268 3.371e-05 -3.123e+04
var6(2) Female 0.03721 3.124e-02 1.191e+00
var7(2) Christian -0.81196 2.068e-02 -3.927e+01
var7(5) Jew -1.03246 8.974e-04 -1.151e+03
var7(7) Other -1.46649 4.586e-04 -3.197e+03
var8Jordan 0.86871 4.877e-02 1.781e+01
var8Palestine 1.17001 2.833e-02 4.129e+01
var8Algeria 1.05690 4.801e-02 2.201e+01
var8Morocco 0.73853 4.498e-02 1.642e+01
var8Lebanon -0.68778 3.684e-02 -1.867e+01
var8Yemen 1.27596 1.249e-02 1.021e+02
var8Iraq 0.19942 3.810e-02 5.234e+00
var8Egypt -0.08264 1.064e-02 -7.770e+00
var8Saudi Arabia 1.45546 7.409e-03 1.965e+02
var8Sudan 1.23165 1.897e-02 6.492e+01
var9 -0.09801 1.868e-05 -5.246e+03
var4(2) 25-34:var5(2) Agree 0.09911 3.119e-02 3.177e+00
var4(3) 35-44:var5(2) Agree 0.13061 3.173e-02 4.116e+00
var4(4) 45-54:var5(2) Agree 0.08699 3.322e-02 2.619e+00
var4(5) 55-64:var5(2) Agree 0.22860 2.483e-02 9.206e+00
var4(6) 65-74:var5(2) Agree -0.05372 1.733e-02 -3.101e+00
var4(7) 75 and over:var5(2) Agree -0.16334 1.539e-03 -1.061e+02
var4(2) 25-34:var5(3) Disagree 0.29210 3.388e-02 8.620e+00
var4(3) 35-44:var5(3) Disagree 0.19224 3.372e-02 5.700e+00
var4(4) 45-54:var5(3) Disagree 0.26272 3.452e-02 7.610e+00
var4(5) 55-64:var5(3) Disagree 0.53459 1.223e-02 4.370e+01
var4(6) 65-74:var5(3) Disagree -0.22585 5.530e-03 -4.084e+01
var4(7) 75 and over:var5(3) Disagree -0.90162 9.245e-04 -9.753e+02
var4(3) 35-44:var5(4) Strongly Disagree -62.42834 7.864e-32 -7.938e+32
var4(4) 45-54:var5(4) Strongly Disagree 23.08992 1.344e-13 1.718e+14
Intercepts:
Value Std. Error t value
(1) Strongly Agree|(2) Agree -1.973271e+02 1.700000e-03 -1.150305e+05
(2) Agree|(3) Neither Agree nor Disagree -1.957070e+02 2.150000e-02 -9.084325e+03
(3) Neither Agree nor Disagree|(4) Disagree -1.957070e+02 2.150000e-02 -9.084325e+03
(4) Disagree|(5) Strongly Disagree -1.941313e+02 2.950000e-02 -6.578053e+03
Residual Deviance: 36595.70
AIC: 36695.70
Я бы хотел, чтобы в идеале можно было предсказать вероятности, а затем построить их настраиваемым способом, используя ggplot.
Само собой разумеется, любая помощь будет очень цениться. Спасибо за ваше внимание!