序数预测的多元回归

问题描述

我正在设计一个反馈调查问卷，涉及约8-10个问题，所有问题均以李克特量表（从1（差）到5（优秀））评估有关所提供的服务。我想使用多元logistic回归来建立基于受访者是否会再次使用该服务的问题的预测模型。

我已经看到并理解以下内容：1）https://stats.stackexchange.com/questions/105115/polynomial-contrasts-for-regression 2）Interpretation of .L,.Q.,.C,.4… for logistic regression。

我想了解倍数（预测变量）设置中的方程式。例如，如果我使用2个问题，每个响应组合将得到25个方程式吗？例如

登录E，Y_ {i，j}＆= \ mu + \ beta_ {1,1} L_1 + \ beta_ {1,2} Q_1 + \ beta_ {1,3} C_1 + \ beta_ {1,4 } K_1 + \ beta_ {2,1} L_2 + \ beta_ {2,2} Q_2 + \ beta_ {2,3} C_2 + \ beta_ {2,4} K_2 \

注释：1. Am使用K作为二次正交多项式对比度，索引对应于问题编号。 2. Y的下标i，j分别是对问题1和问题2的回答，将有25种组合：（1,1）; （1,2）; ...; （5,4）; （5,5）。 3. beta的下标：{p，q}-p表示问题编号（K上的匹配索引），q表示多项式的阶数

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）