是否有使用 R 中的引导程序在序数回归模型中进行预测的函数？

问题描述

我有一个序数因变量和几个自变量，我使用 MASS 包中的 polr 函数来构建我的模型。

首先我有数据框。 y 变量是一个序数数据

body{
    overflow-x:hidden;
}

建立模型

y <- seq(1:30)
x <- rnorm(30,3,1)
x2 <- rnorm(30,6)
x3 <- rnorm(30,4,2)

df <- data.frame(y,x,x2,x3)
df$y <- as.ordered(y) 

我也有测试数据来做预测

library(MASS)
mod <- polr(y~x+x2+x3,data = df,Hess = TRUE)
summary(mod)

我想用 bootstrap 做这个预测，看看有多少次预测被归类为 1、2 等等。 我从 finalfit 包中找到了函数 y <- seq(1:20) x <- rnorm(20,2,1) x2 <- rnorm(20,5) x3 <- rnorm(20,1) df_pred <- data.frame(y,x3) ，但不支持使用 polr 进行序数回归。

有没有办法通过在 R 中使用引导程序从这个模型中获得预测？

解决方法

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