누적 링크 기능에 대한 의사 R 제곱

Question

나는 서수 종속 변수를 가지고 있으며이를 예측하기 위해 여러 독립 변수를 사용하려고합니다. 나는 R을 사용한다. 나는 의사 R을 얻을 수있는 패키지 pscl의 기능 pR2을 시도

이 성공하지 제곱 : 내가 사용하는 함수는 프로 빗 링크가 누적 링크 기능을 수행하기 위해 정확한 수는 ordinal 패키지에 clm입니다.

clm 기능으로 의사 R 제곱을 얻으려면 어떻게해야합니까?

도움을 주셔서 대단히 감사드립니다.

Answer 1

다양한 pseudo-R^2가 있습니다. 나는 그 결과를 현실 세계에서 의미가있는 것으로 보지 않기 때문에 그 중 어느 것도 사용하고 싶지 않습니다. 그들은 어떤 종류의 효과 크기도 추정하지 않으며 통계적 추론에 특히 좋지 않습니다. 게다가 엔티티마다 다중 관측이있는 상황에서, "n"(피사체의 수) 또는 자유도가 적절한 지에 대해 논쟁의 여지가 있다고 생각합니다. clm이 "logLik"이라는 값 중 하나를 가진 목록을 생성했기 때문에 어떤 사람들은 McFadden의 R^2를 비교적 쉽게 계산할 수 있습니다. logLikelihood가 편차로부터 단지 승수 상수 (-2)라는 것을 알아야합니다. 하나는 첫 번째 예에서 모델이 있다면 : 나는 CrossValidated에이 질문을 보았다

library(ordinal) 
data(wine) 
fm1 <- clm(rating ~ temp * contact, data = wine) 
fm0 <- clm(rating ~ 1, data = wine) 
(McF.pR2 <- 1 - fm1$logLik/fm0$logLik) 
[1] 0.1668244 

을 거기에이 일을 통해보다 통계 학적으로 정교한 참가자를보고 기대했다,하지만 그들은 프로그래밍 문제로보고 그것을 여기에 버렸습니다. 아마도 R^2에 대한 자신의 견해는 가치있는 척도로서 나의 것만큼이나 낮을까요?