Пакет R для логистической регрессии с фиксированным эффектом

14

Я ищу Rпакет для оценки коэффициентов логит-моделей с индивидуальным фиксированным эффектом (индивидуальный перехват) с использованием оценки Чемберлена 1980 года. Это часто называют оценкой логита Чемберлена с фиксированным эффектом.

Это классическая оценка при работе с бинарными данными панели результатов (по крайней мере, в эконометрике), но я просто не нахожу ничего связанного с этим в CRAN.

Любая подсказка?

r logistic panel-data clogit Kamixave
источник
Вот еще одна попытка: stats.stackexchange.com/questions/10141/…
Алекс
Я имею дело с той же ситуацией, вы нашли решение / пакет / код?
Марио GS

Ответы:

12

Условная логистическая регрессия (я предполагаю , что это то , что вы refered, когда говорим о оценщик Чемберлена) доступен через clogit()в выживаемости пакета. Я также нашел эту страницу, которая содержит код R для оценки параметров условного логита . Пакет опроса также включает в себя множество функций-оболочек для GLM и модели выживания в случае сложной выборки, но я не смотрел на это.

Попробуйте также посмотреть logit.mixedв пакете Zelig или напрямую использовать пакет lme4 , который предоставляет методы для моделей со смешанными эффектами с биномиальной связью (см. lmerИли glmer).

Вы взглянули на эконометрику в R от Гранта В. Фарнсворта? Похоже, что он дает краткий обзор прикладной эконометрики в R (с которой я не знаком).

хл
источник
1
На самом деле, «условный логит» - это очень неоднозначный термин. Это некоторые контексты (в основном при работе с панельными данными), это эквивалентно оценке Чемберлена, но это очень редко. В большинстве случаев это относится к модели сечения, где переменная результата может принимать более 2 значений. Все ваши предложения на самом деле относятся к пакетам, которые рассматривают эту последнюю возможность. То же самое со смешанным логитом: это не логит с фиксированным эффектом. Я уже взглянул на обзор Фарнсворта, но он не является исчерпывающим, чтобы говорить об этой оценке. В любом случае, спасибо за ваш ответ!
Kamixave
«Условное логит» не не относится к наличию более двух уровней конечных результатов. Некоторые функции могут распространить его на эту ситуацию, но это не главное.
Анико
1
Да, но модель условного логита может (как я уже сказал) принимать более двух значений, что легко отличает ее от модели Чемберлена, точно так же, как тот факт, что Чемберлен разработан специально для панельных данных. Таким образом, это важная информация; точного описания обычного условного логита нет (а описание обоих заняло бы более 600 символов).
Kamixave
2

Вы можете запустить модель Чемберлен, используя glmer. Это в основном модель RE, но с большим количеством переменных:

glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))
  • X - переменные, которые вы рассматриваете, объясняют вашу модель с фиксированным эффектом (простой случай - это среднее значение Z)
  • Z ваши внешние переменные
  • Предмет - это переменная, из которой происходит неоднородность

Надеюсь, это поможет.

Изабел
источник
2
Я думаю, что это ограничило бы гетерогенность, чтобы быть ортогональной к X и Z, в то время как требуемый оценщик учитывает это.
Алекс
0

mclogitПакет кажется осуществить условный логит варианта Чемберлена.

Юлиан Шусллер
источник