有序概率单位回归适用因变量是多水平有序变量的时候例如学历。自变量无类型要求。有序概率单位回归其实就是通过权重将自变量映射成一个连续值也就是把预测的因变量连续化。预测的因变量落在某个阈值区间对应一个离散的因变量水平模型输出在X为特定取值时Y的不同取值对应概率伊普西隆类似残差服从标准正态分布phi符号代表标准正态分布的累计分布函数然后用极大似然估计求参求β和阈值最大化对数似然Zij, which equals 1 if yi j and 0 otherwise简单讨论一下参数意义假设一个情景X取0/11代表无人看管0代表有人看管Y代表考生的作弊程度。如果β是正的说明无人看管是系统性的让考试作弊的因素而如果作弊程度越高对应的阈值区间越大说明对于无人看管的学生要是不作弊的话需要更低的作弊欲望或者更高的克制力对应更低的伊普西隆