ordinalNet：惩罚有序回归

用弹性净惩罚拟合序数回归模型。支持的模型族包括累积概率、停车率、，延续比率和相邻类别。这些族是属于我们称之为elementwise链接的模型类的向量glm多项式阶（ELMO）类。此类中的每个族都链接一个向量将协变量转换为类概率向量。这些家庭中的每一个具有并行形式，适用于顺序响应数据，如以及适用于无序范畴的非平行形式响应，或作为有序数据的更灵活的模型。并行模型有一组系数，而非平行模型有一组除基线类别外的每个响应类别的系数。它是也可以用平行项和非平行项拟合模型我们称之为半并行模型。半并行模型具有灵活性非平行模型，但弹性净惩罚使其向并行模型。有关详细信息，请参阅Wurm、Hanlon和Rathouz（2021）<doi:10.18637/jss.v099.i06>.

版本：	2.12
进口：	统计，图形
建议：	测试那个(≥ 1.0.2),质量(≥ 7.3-45),格尔姆奈特(≥ 2.0-5),受到惩罚的(≥ 0.9-50),VGAM公司(≥ 1.0-3),rms（有效值）(≥ 5.1-0)
出版：	2022-03-22
作者：	迈克尔·沃尔姆[aut，cre]，Paul Rathouz[aut]，布雷特·汉隆
维护人员：	迈克尔·乌尔姆（Michael Wurm）
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
需要编译：	对
引用：	ordinalNet引文信息
CRAN检查：	普通净结果

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