R中的布蘭特測試[關閉]

在測試序數邏輯回歸中的平行回歸假設時，我發現有幾種方法。我使用了圖形方法（如 Harrell 的書中詳細介紹的）和使用 R中的ordinal 包詳細介紹的方法。

但是，我還想為單個變量和整個模型運行 Brant 測試（來自 Stata）。我環顧四周，但找不到它在 R 中實現。

R中是否有Brant測試的實現？

我在 R 中實現了 brant 測試。包和函數稱為 brant，現在可以在 CRAN 上使用。

Brant 檢驗由 Rollin Brant 定義，用於檢驗平行回歸假設（Brant, R. (1990) Assessing Proportionality in the Proportionalodds Model for Ordinal Logistic Regression. Biometrics , 46 , 1171–1178）。

這是一個代碼示例：

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

在示例中，平行回歸假設成立，因為所有 p 值均高於 0.05。Omnibus 用於整個模型，其餘用於單個係數。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/58772