R
!!!順序ロジスティック回帰
{{outline}}


!!ランダム効果なし
!MASSパッケージの中の <<polr()>>関数
**目的変数が factor型になっている必要がある
*** as.factor() を使って変換しておく
 result <- polr(y ~ a + b + c, データ, method="logistic")
 summary(result)
*** 説明変数間を * でつなぐと可能な交互作用の組み合わせを試してくれる
*** 変数が多いとエラーになる
**step() を使って、ステップワイズで、モデルの選択
 step(result)
**p値を出すには、texregパッケージの screenreg()
 screenreg(result)
!ordinalパッケージの clm()関数
 result <- clm(y ~ a + b + c, data=データ)
 summary(result)
*p値を出力してくれる

*このあとstepで試す
 step(result)
**たくさん出てくるので、
 result.step <- step(result)
 summary(result.step)
!rmsパッケージの中の orm()関数やlrm()関数
 errdat5.ordered.OLR.orm <- orm(Criterion ~ ., errdat5.ordered)

 errdat5.ordered.OLR.lrm <- lrm(Criterion ~ ., errdat5.ordered)
!!ランダム効果あり
!ordinalパッケージの clmm()関数
 result <- clmm(y ~ a + b + c + (1|d) + (1|e), data=データ)
 summary(result)

*p値を出力してくれる 

*参考
**https://www.pu-hiroshima.ac.jp/p/ttetsuji/R/[58]ordinal.html
**https://lmackerman.com/notebooks/ordinal_data.html
**http://tarohmaru.web.fc2.com/R/TranslationFixedEffects/SampleRscripts2.html
*ランダム傾きの指定は、clmm2()
!!多項ロジスティック回帰：目的変数は三つ以上だが、<<順序がない>>
*nnet::multinom()


!!その他
*mlogit::mlogit()

!!結果の可視化
{{pre
install.packages("effects")
library(effects)

plot(allEffects(モデル式))
}}
*変数ごとに個別に表示させるオプション selection=数字
{{pre
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=1)
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=2)
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=3)
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=4)
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=5)
> plot(allEffects(natural.essay.logi), selection=6)
}}
**個別に変数名を指定してもよい。
 plot(effect("cohesion",natural.essay.logi))