Data Respon Multinomial-Ordinal
## GLM Multinom-Ordinal: Agresti (2015), hlm: 219, "Mental-Impairment"
## Data: https://users.stat.ufl.edu/~aa/glm/data/
## library(VGAM)
Data.Mental <- read.table(file="Mental.txt", header = TRUE)
Data.Mental
## Model Proportional Odd : parallel=TRUE
model_ordinal <- vglm(impair ~ life + ses, family=cumulative(parallel=TRUE),
data = Data.Mental)
summary(model_ordinal)
## Call:
## vglm(formula = impair ~ life + ses, family = cumulative(parallel = TRUE),
## data = Data.Mental)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept):1 -0.2819 0.6231 -0.452 0.65096
## (Intercept):2 1.2128 0.6511 1.863 0.06251 .
## (Intercept):3 2.2094 0.7171 3.081 0.00206 **
## life -0.3189 0.1194 -2.670 0.00759 **
## ses 1.1112 0.6143 1.809 0.07045 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Names of linear predictors: logitlink(P[Y<=1]), logitlink(P[Y<=2]),
## logitlink(P[Y<=3])
##
## Residual deviance: 99.0979 on 115 degrees of freedom
##
## Log-likelihood: -49.5489 on 115 degrees of freedom
##
## Number of Fisher scoring iterations: 5
##
## No Hauck-Donner effect found in any of the estimates
##
##
## Exponentiated coefficients:
## life ses
## 0.7269742 3.0380707
## logitlink(P[Y<=1]) logitlink(P[Y<=2]) logitlink(P[Y<=3])
## 1 0.5104714 2.00516276 3.0017401
## 2 -2.0404427 -0.54575132 0.4508261
## 3 0.8293356 2.32402702 3.3206044
## 4 -0.4461214 1.04856998 2.0451474
## 5 -0.1272572 1.36743424 2.3640116
## 6 -0.9196156 0.57507583 1.5716532
## 7 -0.6007513 0.89394009 1.8905175
## 8 -0.1272572 1.36743424 2.3640116
## 9 -0.1272572 1.36743424 2.3640116
## 10 -1.4027142 0.09197720 1.0885546
## 11 -0.6007513 0.89394009 1.8905175
## 12 -0.9196156 0.57507583 1.5716532
## 13 -0.7649857 0.72970572 1.7262831
## 14 -2.1950726 -0.70038121 0.2961962
## 15 -0.1272572 1.36743424 2.3640116
## 16 -0.6007513 0.89394009 1.8905175
## 17 -1.7215785 -0.22688706 0.7696903
## 18 0.1916071 1.68629850 2.6828759
## 19 -1.8762084 -0.38151695 0.6150604
## 20 -0.7649857 0.72970572 1.7262831
## 21 -2.0404427 -0.54575132 0.4508261
## 22 -1.2384798 0.25621157 1.2527889
## 23 -0.1272572 1.36743424 2.3640116
## 24 0.5104714 2.00516276 3.0017401
## 25 -0.2818871 1.21280435 2.2093817
## 26 -0.4461214 1.04856998 2.0451474
## 27 -1.2384798 0.25621157 1.2527889
## 28 -3.1516654 -1.65697399 -0.6603966
## 29 -1.0838499 0.41084146 1.4074188
## 30 -1.5573441 -0.06265269 0.9339247
## 31 -1.2384798 0.25621157 1.2527889
## 32 -1.7215785 -0.22688706 0.7696903
## 33 0.1916071 1.68629850 2.6828759
## 34 -1.4027142 0.09197720 1.0885546
## 35 -1.8762084 -0.38151695 0.6150604
## 36 -1.5573441 -0.06265269 0.9339247
## 37 -1.5573441 -0.06265269 0.9339247
## 38 -1.7215785 -0.22688706 0.7696903
## 39 -2.8328011 -1.33810973 -0.3415324
## 40 -3.1516654 -1.65697399 -0.6603966
## Prediksi nilai peluang untuk tiap kategori respon ordinal
fitted(model_ordinal)
## 1 2 3 4
## 1 0.62491696 0.2564211 0.07131461 0.04734732
## 2 0.11502166 0.2518290 0.24398492 0.38916438
## 3 0.69621443 0.2146331 0.05428144 0.03487106
## 4 0.39028333 0.3502169 0.14495617 0.11454363
## 5 0.46822857 0.3287367 0.11707622 0.08595848
## 6 0.28503623 0.3548973 0.18808559 0.17198084
## 7 0.35417182 0.3555308 0.15911192 0.13118548
## 8 0.46822857 0.3287367 0.11707622 0.08595848
## 9 0.46822857 0.3287367 0.11707622 0.08595848
## 10 0.19738576 0.3255923 0.22513134 0.25189056
## 11 0.35417182 0.3555308 0.15911192 0.13118548
## 12 0.28503623 0.3548973 0.18808559 0.17198084
## 13 0.31756480 0.3571759 0.17419568 0.15106363
## 14 0.10019384 0.2315339 0.24178466 0.42648762
## 15 0.46822857 0.3287367 0.11707622 0.08595848
## 16 0.35417182 0.3555308 0.15911192 0.13118548
## 17 0.15166796 0.2918524 0.23993358 0.31654610
## 18 0.54775576 0.2959810 0.09227184 0.06399141
## 19 0.13282500 0.2729361 0.24333321 0.35090571
## 20 0.31756480 0.3571759 0.17419568 0.15106363
## 21 0.11502166 0.2518290 0.24398492 0.38916438
## 22 0.22470070 0.3390041 0.21407748 0.22221773
## 23 0.46822857 0.3287367 0.11707622 0.08595848
## 24 0.62491696 0.2564211 0.07131461 0.04734732
## 25 0.42999120 0.3408036 0.13029406 0.09891116
## 26 0.39028333 0.3502169 0.14495617 0.11454363
## 27 0.22470070 0.3390041 0.21407748 0.22221773
## 28 0.04102571 0.1191429 0.18048190 0.65934948
## 29 0.25277814 0.3485115 0.20206888 0.19664149
## 30 0.17402808 0.3103139 0.23352889 0.28212916
## 31 0.22470070 0.3390041 0.21407748 0.22221773
## 32 0.15166796 0.2918524 0.23993358 0.31654610
## 33 0.54775576 0.2959810 0.09227184 0.06399141
## 34 0.19738576 0.3255923 0.22513134 0.25189056
## 35 0.13282500 0.2729361 0.24333321 0.35090571
## 36 0.17402808 0.3103139 0.23352889 0.28212916
## 37 0.17402808 0.3103139 0.23352889 0.28212916
## 38 0.15166796 0.2918524 0.23993358 0.31654610
## 39 0.05557719 0.1522439 0.20761621 0.58456270
## 40 0.04102571 0.1191429 0.18048190 0.65934948
## Prediksi nilai peluang untuk nilai x tertentu
baru <- data.frame(life = 4.3, ses = 1)
predict(model_ordinal, newdata = baru, type = "response")
## 1 2 3 4
## 1 0.3677734 0.3539267 0.1536906 0.1246092