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r - R の順序付きプロビット/ロジット モデルの各変数の単一限界効果
R を使用して Stata で構築されたモデルを再作成する必要があります。順序付きプロビット/ロジット モデルを使用した後に限界効果を計算したいと考えています。5 つの結果といくつかの独立変数を持つ従属 (順序) 変数があります。
「MASS」と「erer」、および「oglmx」パッケージを試してみましたが、それらはすべて、DV のすべての結果に対してわずかな効果をもたらします。お気に入り：
x <- ocME(m1, x.mean=TRUE)
x
effect.Str agree effect.Agree effect.Disag effect.Str disag
x1 -0.198 -0.047 0.076 0.169
x2 -0.050 -0.012 0.019 0.043
x3 -0.018 -0.004 0.007 0.016
ただし、どちらのパッケージにも、独立変数ごとに 1 つの限界効果値を与えるだけの限界効果関数はないようです。すべての独立変数の平均で単一の限界効果を計算したい - Stata を参照してください。
stata のコードは次のとおりだと思います。. margins, dydx(*) predict(outcome(1))
ほぼ同じ質問: Finding Marginal Effects of Multinomial Ordered Probit/Logit Regression in R . しかし、彼が望んでいた価値観を誤解していたと思うので、明確な答えはありませんでした。
私が望む限界効果の種類を明確にしたことを願っています。誰かが良いパッケージやそれらを手動で計算する方法を知っていれば、あなたは私の命の恩人です. よろしくお願いします！