Nothing
## See http://stats.stackexchange.com/questions/65548/which-model-should-i-use-to-fit-my-data-ordinal-and-non-ordinal-not-normal-an
pred_1 = rep(c(10,20,50,100),30)
pred_2 = rep(c('a','b','c'),40)
resp = c(0.08666667, 0.04000000, 0.13333333, 0.04666667, 0.50000000, 0.04000000, 0.02666667, 0.24666667, 0.15333333, 0.04000000, 0.06666667, 0.06666667, 0.03333333,
0.04000000, 0.26000000, 0.04000000, 0.04000000, 1.00000000, 0.28666667, 0.03333333, 0.06666667, 0.15333333, 0.06666667, 0.28000000, 0.35333333, 0.06000000,
0.06000000, 0.05333333, 0.96666667, 0.06666667, 0.03333333, 0.22000000, 0.04666667, 0.04666667, 0.05333333, 0.05333333, 0.05333333, 0.08000000, 0.48666667,
0.08666667, 0.02666667, 0.21333333, 0.45333333, 0.04666667, 0.36000000, 0.06666667, 0.04000000, 0.06000000, 0.07333333, 0.06000000, 0.04000000, 0.04666667,
0.30000000, 0.08666667, 0.07333333, 0.06666667, 0.29333333, 0.36000000, 0.17333333, 0.04000000, 0.09333333, 0.11333333, 0.03333333, 0.08000000, 0.27333333,
0.08666667, 0.03333333, 0.04000000, 0.02666667, 0.07333333, 0.07333333, 0.02000000, 0.02666667, 0.08000000, 0.07333333, 0.02666667, 0.06666667, 0.07333333,
0.95333333, 0.05333333, 0.04000000, 0.11333333, 0.04000000, 0.07333333, 0.06666667, 0.05333333, 0.04000000, 0.04000000, 0.06000000, 0.12666667, 0.04666667,
0.04000000, 0.21333333, 0.05333333, 0.97333333, 0.11333333, 0.02666667, 0.04000000, 0.03333333, 0.37333333, 0.25333333, 0.06000000, 0.06000000, 0.06000000,
0.04666667, 0.26666667, 0.98000000, 0.02000000, 0.26000000, 0.06000000, 0.05333333, 0.28000000, 0.99333333, 0.04666667, 0.02666667, 0.04000000, 0.12666667,
0.04666667, 0.18000000, 0.03333333)
require(rms)
row <- 0
png('/tmp/lookdist.png')
for(gvar in list(pred_1, pred_2)) {
row <- row + 1; col <- 0
for(fun in list(qlogis, qnorm, function(y) -log(-log(y)))) {
col <- col + 1
cat(row, col, '\n')
print(Ecdf(~resp, groups=gvar, fun=fun,
main=paste(c('pred_1','pred_2')[row],
c('logit','probit','log-log')[col])),
split=c(col,row,3,2), more=row < 2 | col < 3)
}
}
dev.off()
f <- orm(resp ~ pred_1 + pred_2)
f
anova(f)
dd <- datadist(pred_1, pred_2); options(datadist='dd')
bar <- Mean(f)
png('/tmp/Predict.png')
plot(Predict(f, fun=bar), ylab='Predicted Mean')
dev.off()
png('/tmp/or.png')
plot(summary(f), log=TRUE)
dev.off()
Any scripts or data that you put into this service are public.
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.