被説明変数が、低＜中＜高などの順序データの場合の回帰分析です。先の中古車オークションのデータd01において、何かの理由で落札価格データpriceが利用できなくて、代わりに価格水準を表すA,B,C,D,Eという五段階評価だけがデータとして得られたとしましょう。ただし、価格はA＞B＞C＞D＞Eの順番だとします。これに対してOLSで使った変数を用いて回帰分析をしてみましょう。
- データを読み込みます。これまでは、一旦ファイルを保存してから読み込んでいましたが、めんどうなので、直接サイトから読み込みたいです。その場合、ファイルパスにURLを書いてやればOKです。
d04<-read.csv(“‘https://www.eeso.ges.kyoto-u.ac.jp/emm/wp-content/uploads/2010/08/d04.csv'”)
- これにE＜D＜C＜B＜Aという順序づけをしなければなりません。これにはfactorという関数を使います。factorはベクトルデータを因子として定義します。読み込んだデータは、A,B,C,D,Eの文字列ですが、読み込んだ時点で1列のデータフレームに因子（factor）変数として保存されています。これを一旦ベクトルに戻します（d04[,1]というとこ）。さらにlevels=c(“E”,”D”,”C”,”B”,”A”)という順で、順序づけをします（ordered=T）。
d05<-factor(d04[,1],levels=c(“E”,”D”,”C”,”B”,”A”),ordered=T）
- さらにこのデータをpgradeという名前をつけて、d01にくっつけます。
d01<-data.frame(d01,pgrade=d05))
- データd01のpgradeを他の変数（Noやpriceは除きます）で回帰しなさい。
R Tips
順序ロジットはMASSパッケージに入っているpolrという関数を使います。MASSというパッケージは、Rを標準でインストールしていたら既にインストールされていますが、Rを起動した段階では使えません。これを使えるようにするには、以下のように、library関数を使ってこのパッケージを読み込まなければなりません。
> library(MASS)
こうやって、もしMASSが見つからない、とRに言われたら、MASSのインストールをしなければなりません。Rのメニューバーの「パッケージ」から「パッケージのインストール…」というの選ぶと、最初にダウンロードするサイトを聞いてくるので日本のサイト（Japan（Tukuba）とか）を選びましょう。それからほしいパッケージ（この場合MASS）を選択すると勝手にインストールします。それから再び、Rでlibarry（MASS)と入力しましょう。
polr関数の使い方は、データフレームd01のyにx1、x2、x3を回帰させる場合、次のようにします。
> polr(y~x1+x2+x3, d01, method=”logistic”)
あとは、lmと同じです。ただし、lmは代数的に最適値を求めることができますが、polrなんかは数値的に最適値をえっちらえっちら探すので、最適値を探せずエラーを返す場合があります。説明変数が多すぎる、説明変数の桁数が大きすぎる場合、エラーが出る場合が多いようです。そのあたり工夫して使ってください。