使用 VGLM 的具有全局权重和阈值变量的移位变量

Question

我被要求计算一个带有阈值变量的顺序逻辑模型。响应 v 是具有三个水平的分类变量。有两个协变量，都是分类变量。 w 有两个级别，x 有三个级别。我们还给出了每种可能组合的频率。数据看起来类似于：

将数据处理成宽格式后，看起来类似于：

对于回归，我们知道 w 充当具有全局权重的移位变量。 x 和交互 wx 是具有特定类别权重的阈值。
我如何将 w 是具有全局权重的移位变量以及 x 和 wx 是具有特定类别权重的阈值变量的信息包含到回归中？通常，我会像这样简单地使用 vglm() 函数：

summary(vglm(cbind(Small, Normal, Big) ~ w*x,
         family = sratio(parallel = FALSE ~ cbind(Small, Normal, Big)), 
         data = data))

不幸的是，这并没有给出我想要的结果。我想估算一下

x1:1、x1:2、x2:1 和 x2:2 以及 w1* x1:1、w1* x1:2、w1* x2:1 和 w1* x2:2 每个。