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このデータセットの他の 3 つの変数の関数として、バイナリ結果 "SECONDARY.LEVEL" をモデル化しようとしています。MCMCpackベイジアン モデリング用のパッケージを使用しています。誰かMCMCprobit()がなぜうまくいくのか説明してもらえMCMClogit()ますか?コードと出力の最初の数行を以下に示します。

#Read in data
df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/MCMC.csv")

プロビット作品:

mcmc.probit = MCMCprobit(SECONDARY.LEVEL ~ AGE + SEX + as.factor(DISTRICT), mcmc=1000, data=df)
head(summary(mcmc.probit)$statistics, n=15)
                              Mean          SD     Naive SE Time-series SE
(Intercept)            0.150093347 0.109792702 0.0034719501   0.0059589451
AGE                   -0.035112684 0.005551112 0.0001755416   0.0003118349
SEXMale                0.207912526 0.026288448 0.0008313137   0.0011590922
as.factor(DISTRICT)2   0.004684505 0.068300292 0.0021598449   0.0028876137
as.factor(DISTRICT)3   0.147462569 0.077003268 0.0024350571   0.0036086218
as.factor(DISTRICT)4   0.056207898 0.070746208 0.0022371915   0.0030940116
as.factor(DISTRICT)5   0.262208868 0.074049641 0.0023416553   0.0035314500
as.factor(DISTRICT)6   0.167194019 0.076774267 0.0024278155   0.0037526433
as.factor(DISTRICT)7  -0.030666654 0.079221987 0.0025052192   0.0045243228
as.factor(DISTRICT)8   0.256155556 0.086851907 0.0027464985   0.0043024813
as.factor(DISTRICT)9   0.220563392 0.081925283 0.0025907049   0.0036374888
as.factor(DISTRICT)10  0.048681988 0.084193610 0.0026624357   0.0037311155
as.factor(DISTRICT)11  0.046235838 0.077788116 0.0024598762   0.0041413425
as.factor(DISTRICT)12  0.055248182 0.084691712 0.0026781871   0.0039077209
as.factor(DISTRICT)13  0.180067061 0.077430509 0.0024485677   0.0035813944

しかしロジットではありません:

mcmc.logit = MCMClogit(SECONDARY.LEVEL ~ AGE + SEX + as.factor(DISTRICT), mcmc=1000, data=df)
head(summary(mcmc.logit)$statistics, n=15)
                             Mean SD Naive SE Time-series SE
(Intercept)            0.22304927  0        0              0
AGE                   -0.05566763  0        0              0
SEXMale                0.33312032  0        0              0
as.factor(DISTRICT)2   0.01497950  0        0              0
as.factor(DISTRICT)3   0.24880013  0        0              0
as.factor(DISTRICT)4   0.09670442  0        0              0
as.factor(DISTRICT)5   0.42470223  0        0              0
as.factor(DISTRICT)6   0.27617894  0        0              0
as.factor(DISTRICT)7  -0.03446564  0        0              0
as.factor(DISTRICT)8   0.41404924  0        0              0
as.factor(DISTRICT)9   0.35816907  0        0              0
as.factor(DISTRICT)10  0.08551302  0        0              0
as.factor(DISTRICT)11  0.07437629  0        0              0
as.factor(DISTRICT)12  0.09701028  0        0              0
as.factor(DISTRICT)13  0.29723229  0        0              0
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