2

次のデータセットがあるとします。

require(rms)

newdata <- data.frame(eduattain = rep(c(1,2,3), times=2), dadedu=rep(c(1,2,3),each=2),
                      random=rnorm(6, mean(1000),sd=50))

従属変数と独立変数の両方を因子に変換します

newdata$eduattain <- factor(newdata$eduattain, levels = 1:3, labels = c("L1","L2","L3"),
                            ordered = T)
newdata$dadedu <- factor(newdata$dadedu, levels = 1:3, labels = c("L1","L2","L3"))

重みを使用して単純な順序ロジスティック回帰を実行します。

model1 <- lrm(eduattain ~ dadedu, data=newdata, weights = random, normwt = T)

警告メッセージ:

In lrm(eduattain ~ dadedu, data = newdata, weights = random, normwt = T) :
  currently weights are ignored in model validation and bootstrapping lrm fits

重みが使用されていた場合、結果はまったく異なるものになると信じる理由があります。

どうすれば修正できますか？この警告に取り組むほとんどの質問は、この特定の警告に対する適切な回答を提供しません。(ここ、ここ、ここ)

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パッケージ内のコードvalidate.lrmを誰かが変更する必要があります。コードはhttps://github.com/harrelfe/rmsの github にあります。predab.resamplerms

于 2015-12-05T00:02:28.743 に答える