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r - 在 R 中使用 logitmfx 计算稳健集群标准误差时出错

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 09:47:15 29 4
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我希望运行一个 logit 回归来预测家庭规模和年龄平均值的边际效应,以及二元指标(个人是否是移民、是否有健康保险或吸烟)对患高血压的预测概率的影响.
该数据来自聚类调查,我希望在输出中包含稳健的聚类标准误差。
但是,当我添加代码以包含强大的集群 SE 时,我收到一个错误,即不再找到回归中的变量,我不确定为什么。任何建议都会很棒!谢谢。

AGE       IMMIGRANT     FAMSIZE     HLTH_INS    HYPERTEN   SMOKE    PSU
<int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
40 0 2 1 0 0 2
23 0 2 1 0 0 1
24 0 2 1 0 0 2
18 0 3 1 1 0 2
30 0 2 1 0 0 2
33 1 6 0 0 0 1

#or if this is an easier output to reproduce:
structure(list(AGE = c(40L, 23L, 24L, 18L, 30L, 33L, 32L, 63L,
22L, 24L), IMMIGRANT = c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1), FAMSIZE = c(2L,
2L, 2L, 3L, 2L, 6L, 2L, 1L, 2L, 1L), HLTH_INS = c(1, 1, 1, 1,
1, 0, 1, 1, 1, 0), HYPERTEN = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0),
SMOKE = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1), PSU = c(2L, 1L,
2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L)), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")


#The regression works without adjusting for clustered SE
logit<-logitmfx(HYPERTEN~scale(AGE)+IMMIGRANT+scale(FAMSIZE)+HLTH_INS+
SMOKE,data=sample,
atmean=TRUE,robust=T)


#However, when I add in the code to cluster SE I receive the error: "Error in scale(AGE) : object 'AGE' not found"
logit<-logitmfx(HYPERTEN~scale(AGE)+IMMIGRANT+scale(FAMSIZE)+HLTH_INS+
SMOKE,data=sample,
atmean=TRUE,robust=T,clustervar1="PSU", clustervar2=NULL,!is.null("PSU"))

最佳答案

尝试使用源代码复制函数的步骤,Steffen Moritz 的解决方案确实应该有效。问题出现了,因为第一次logitmfx立即调用另一个函数 logitmfxest .
此函数具有相同的参数,但它还有以下代码:

if(!is.null(clustervar1)){
if(is.null(clustervar2)){
if(!(clustervar1 %in% names(data))){
stop("clustervar1 not in data.frame object")
}
data = data.frame(model.frame(formula, data, na.action=NULL),data[,clustervar1])
names(data)[dim(data)[2]] = clustervar1
data=na.omit(data)
}
if(!is.null(clustervar2)){
if(!(clustervar1 %in% names(data))){
stop("clustervar1 not in data.frame object")
}
if(!(clustervar2 %in% names(data))){
stop("clustervar2 not in data.frame object")
}
data = data.frame(model.frame(formula, data, na.action=NULL),
data[,c(clustervar1,clustervar2)])
names(data)[c(dim(data)[2]-1):dim(data)[2]] = c(clustervar1,clustervar2)
data=na.omit(data)
}
}
在您的情况下,以下代码将被激活:
if(!is.null(clustervar1)){
if(is.null(clustervar2)){
data = data.frame(model.frame(formula, data, na.action=NULL),data[,clustervar1])
names(data)[dim(data)[2]] = clustervar1
data=na.omit(data)
}
}
这将“数据”重新定义为在 model.frame 上构建的 data.frame。但是模型框架使用您公式中的名称,所以突然第 2 列被称为 规模。年龄。 第 3 列称为 规模。FAMSIZE。 .
这是个大问题因为该函数随后调用了广义线性模型:
fit = glm(formula, data=data, family = binomial(link = "logit"), x=T, 
start = start, control = control)
它使用包含 scale(AGE) 和 scale(FAMSIZE) 的原始公式,但使用带有重命名列的新数据框。
所以在输入之前缩放应该可以工作。事实上,正如 Steffen 提到的,任何其他函数都会导致同样的错误,因为它们会在 model.frame 时产生类似的列重命名。叫做。

关于r - 在 R 中使用 logitmfx 计算稳健集群标准误差时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63712784/

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