定序回归：以信用卡用户逾期还款情况的调查为例

定序回归：以信用卡用户逾期还款情况的调查为例

在数据分析和预测领域，定序回归是一种常用的统计方法，用于研究有序分类变量和连续自变量之间的关系。本文以信用卡用户逾期还款情况的调查为例，介绍如何使用R语言进行定序回归分析，并提供相应的源代码。

1. 数据收集

首先，我们需要收集与信用卡用户逾期还款情况相关的数据。可以通过调查问卷或者从信用卡公司的数据库中获取相关数据。假设我们已经收集到了包括以下变量的数据：

• 逾期还款情况（有序分类变量）：{未逾期，轻微逾期，严重逾期}
• 年龄（连续自变量）
• 收入水平（连续自变量）
• 信用卡使用时间（连续自变量）
• 其他相关因素（如教育水平、婚姻状况等）

2. 数据预处理与探索性分析

在进行定序回归之前，我们需要对数据进行预处理和探索性分析，以确保数据的质量和可用性。常见的预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。

首先，加载数据并进行初步的探索性分析：

# 加载所需的包
library(ordinal)
library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read.csv("credit_card_data.csv")

# 查看数据结构
str(data)

# 描述性统计
summary(data)

# 绘制逾期还款情况的分布图
ggplot(data, aes(x = overdue_status)) + geom_bar(fill =