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输入1：multinominal logistic regression

install.packages("nnet")library(nnet)multinom.fit type ~ grade+ ki67,data =repdata)install.packages("generalhoslem")library(generalhoslem)logitgof(repdata$type, fitted(multinom.fit))

结果1：

Hosmer and Lemeshow test (multinomial model)

data:  repdata$type, fitted(multinom.fit)X-squared = 2.4313, df = 6, p-value = 0.8761

输入2：ordinal logistic regression

install.packages("MASS")library(MASS)hsblog data=hsb)rlog 10, ord = TRUE)rlog

结果2：

Hosmer and Lemeshow test (ordinal model)

data:  hsb$SES, fitted(hsblog)X-squared = 11.985, df = 17, p-value = 0.801

输入3：

rlog$observed

结果3：

   cutyhats      y_1 y_2 y_31  [0.801,20.9]  11   8   12   (20.9,40.8]   7   8   53   (40.8,60.7]   6   9   54   (60.7,80.6]   5  13   25    (80.6,100]   4  12   46     (100,120]   3  12   57     (120,140]   5   9   68     (140,160]   4   7   99     (160,180]   2   8  1010    (180,200]   0   9  11

输入4：

rlog$expected

结果4：

    cutyhats      y_X1      y_X2      y_X31  [0.801,20.9] 10.120410  8.142919  1.7366712   (20.9,40.8]  8.108725  9.424321  2.4669543   (40.8,60.7]  6.451121 10.197968  3.3509114   (60.7,80.6]  5.261742 10.517550  4.2207085    (80.6,100]  4.423645 10.544177  5.0321786     (100,120]  3.789118 10.410028  5.8008547     (120,140]  3.165314 10.101676  6.7330108     (140,160]  2.638453  9.644972  7.7165759     (160,180]  2.036237  8.807769  9.15599510    (180,200]  1.307455  7.099798 11.592747

前文链接：

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