निश्चित प्रभाव लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए आर पैकेज

Question

मैं Rचैंबरलेन के 1980 अनुमानक का उपयोग करके व्यक्तिगत निश्चित-प्रभाव (व्यक्तिगत अवरोधन) के साथ लॉजिट मॉडल के गुणांक का अनुमान लगाने के लिए एक पैकेज की तलाश कर रहा हूं । इसे अक्सर चेम्बरलेन के निश्चित प्रभाव लॉजिट अनुमानक के रूप में जाना जाता है।

बाइनरी परिणाम पैनल डेटा (कम से कम अर्थमिति में) के साथ काम करते समय यह एक क्लासिक अनुमानक है, लेकिन मुझे अभी सीआरएएन में इससे संबंधित कुछ भी नहीं मिला है।

कोई सुराग?

Comments

यहाँ एक और कोशिश है : ysts.stackexchange.com/questions/10141/…

— एलेक्स

मैं उसी स्थिति से निपट रहा हूं, क्या आपको समाधान / पैकेज / कोड मिला?

— मारियो GS

Answer 1

सशर्त लॉजिस्टिक रिग्रेशन (मेरा मानना ​​है कि चैंबरलेन के अनुमानक के बारे में बात करते समय यह आपको संदर्भित है) उत्तरजीविता पैकेज clogit()में उपलब्ध है । मुझे यह पृष्ठ भी मिला जिसमें सशर्त लॉगिट मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए आर कोड शामिल है । सर्वेक्षण पैकेज भी जटिल नमूने के मामले में GLM और जीवन रक्षा मॉडल के लिए आवरण समारोह का एक बहुत शामिल है, लेकिन मैं कम से मुड़कर नहीं देखा।

को देखने के लिए भी प्रयास करें logit.mixedमें Zelig पैकेज, या सीधे का उपयोग lme4 पैकेज है जो द्विपद लिंक (देखें साथ मिश्रित प्रभाव मॉडल के लिए तरीके प्रदान करते हैं lmerया glmer)।

क्या आपने ग्रांट वी। फ़ार्नस्वर्थ से आर में इकोनोमेट्रिक्स पर एक नज़र डाली? यह आर (जिसमें मैं परिचित नहीं हूं) में लागू अर्थमिति का एक सौम्य अवलोकन प्रदान करता है।

Comments

दरअसल, "सशर्त लॉगिट" एक बहुत अस्पष्ट शब्द है। यह कुछ संदर्भों (मुख्य रूप से पैनल डेटा के साथ काम करते समय), यह चैंबरलेन के अनुमानक के बराबर है, लेकिन यह बहुत ही अपूर्ण है। ज्यादातर बार, यह एक क्रॉस-अनुभागीय मॉडल को संदर्भित करता है जहां परिणाम चर 2 से अधिक मान ले सकता है। आपके सभी प्रस्ताव वास्तव में उन पैकेजों को संदर्भित करते हैं जो इस अंतिम संभावना पर विचार करते हैं। मिश्रित-लॉगिट के साथ समान: यह एक निश्चित प्रभाव लॉजिट नहीं है। मैंने पहले ही Farnsworth के अवलोकन पर एक नज़र डाल ली है, लेकिन यह इस अनुमानक के बारे में बोलने के लिए पर्याप्त नहीं है। वैसे भी, आपके उत्तर के लिए धन्यवाद!

— कामिक्सवे

"सशर्त लॉगिट" में दो से अधिक परिणाम स्तर होने का उल्लेख नहीं है। कुछ कार्य इसे उस स्थिति तक बढ़ा सकते हैं, लेकिन यह बात नहीं है।

— Aiko

हाँ, लेकिन सशर्त लॉगिट मॉडल (जैसा कि मैंने कहा) 2 से अधिक मान ले सकता है, जो इसे चैंबरलेन के मॉडल से आसानी से अलग करता है, ठीक उसी तरह जैसे कि चेम्बरलेन विशेष रूप से पैनल डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इस प्रकार एक प्रासंगिक जानकारी है; सामान्य सशर्त लॉग का सटीक विवरण नहीं है (और दोनों का वर्णन 600 से अधिक वर्ण लेगा)।

— कामिक्सवे

Answer 2

आप चैंबरलेन मॉडल का उपयोग करके चला सकते हैं glmer। यह मूल रूप से एक आरई मॉडल है लेकिन अधिक चर के साथ:

glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))

• X वे चर हैं जिन पर आप अपने निश्चित प्रभाव मॉडल की व्याख्या करते हैं (एक साधारण मामला यह Z का मतलब है)
• Z आपके बहिर्जात चर हैं
• विषय वह चर है जहाँ विषमता आती है

आशा है कि ये आपकी मदद करेगा।

Comments

मुझे लगता है कि एक्स और जेड के लिए विषमता को सीमित करना प्रतिबंधित होगा, जबकि अनुरोधित अनुमानक इसके लिए अनुमति देता है।

— एलेक्स

Answer 3

mclogitपैकेज चेम्बरलेन संस्करण की सशर्त logit लागू करने के लिए लगता है।