R-Paket für die logistische Regression mit fester Wirkung

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Ich suche ein RPaket zur Schätzung der Koeffizienten von Logit-Modellen mit individuellem Fixeffekt (individueller Schnittpunkt) unter Verwendung des Chamberlain-Schätzers von 1980. Es wird oft als Chamberlains Logit-Schätzer mit festem Effekt bezeichnet.

Es ist ein klassischer Schätzer beim Umgang mit binären Ergebnispaneldaten (zumindest in der Ökonometrie), aber ich finde im CRAN einfach nichts, was damit zu tun hat.

Irgendeine Ahnung?

r logistic panel-data clogit

— Kamixave
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Hier ist ein weiterer Versuch: stats.stackexchange.com/questions/10141/…

— Alex

Ich habe es mit der gleichen Situation zu tun. Haben Sie eine Lösung / ein Paket / einen Code gefunden?

— Mario GS

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Die bedingte logistische Regression (ich gehe davon aus, dass Sie sich auf diese beziehen, wenn Sie über Chamberlains Schätzer sprechen) ist clogit()im Überlebenspaket enthalten. Ich habe auch diese Seite gefunden, die R-Code enthält, um bedingte Logit-Parameter abzuschätzen . Das Umfragepaket enthält auch eine Menge Wrapper-Funktionen für GLM- und Survival-Modelle für komplexe Stichproben, die ich mir jedoch nicht angesehen habe.

Versuchen Sie auch, logit.mixedim Zelig- Paket nachzuschauen , oder verwenden Sie direkt das lme4- Paket, das Methoden für Modelle mit gemischten Effekten mit Binomialverknüpfung bereitstellt (siehe lmeroder glmer).

Haben Sie sich Econometrics in R von Grant V. Farnsworth angesehen? Es scheint einen sanften Überblick über die angewandte Ökonometrie in R zu geben (mit der ich nicht vertraut bin).

— chl
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Tatsächlich ist "bedingte Protokollierung" ein sehr mehrdeutiger Begriff. In einigen Kontexten (hauptsächlich beim Umgang mit Paneldaten) entspricht es dem Chamberlain-Schätzer, ist aber sehr selten. In den meisten Fällen handelt es sich um ein Querschnittsmodell, bei dem die Ergebnisvariable mehr als 2 Werte annehmen kann. Alle Ihre Vorschläge beziehen sich tatsächlich auf Pakete, die diese letzte Möglichkeit in Betracht ziehen. Dasselbe gilt für Mixed-Logit: Es handelt sich nicht um ein Logit mit festem Effekt. Ich habe mir bereits die Übersicht von Farnsworth angesehen, aber es ist nicht erschöpfend genug, um über diesen Schätzer zu sprechen. Trotzdem danke für deine Antwort!

— Kamixave

"Bedingte Protokollierung" bezieht sich nicht auf mehr als zwei Ergebnisebenen. Einige Funktionen können es auf diese Situation ausweiten, aber das ist nicht der Punkt.

— Aniko

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Ja, aber das bedingte Logit-Modell kann (wie gesagt) mehr als 2 Werte annehmen, was es leicht vom Chamberlain-Modell unterscheidet, genau wie die Tatsache, dass Chamberlain speziell für Paneldaten entwickelt wurde. Dies ist also eine relevante Information; Eine genaue Beschreibung der üblichen bedingten Protokollierung ist nicht (und die Beschreibung von beiden würde mehr als 600 Zeichen dauern).

— Kamixave

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Sie können das Chamberlains-Modell mit ausführen glmer. Es ist im Grunde ein RE-Modell, aber mit mehr Variablen:

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

X sind die Variablen, die Sie in Betracht ziehen, um Ihr Modell mit festen Effekten zu erklären (ein einfacher Fall ist der Mittelwert von Z).
Z sind Ihre exogenen Variablen
Subjekt ist die Variable, von der die Heterogenität herrührt

Ich hoffe das hilft.

— Isabel
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Ich denke, das würde die Heterogenität so einschränken, dass sie orthogonal zu X und Z ist, solange der angeforderte Schätzer dies zulässt.

— Alex

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Das mclogitPaket scheint die bedingte Protokollierung der Chamberlain-Variante zu implementieren.

— Julian Schüßler
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