問題タブ [multinomial]

これがその日の私の問題です：

現在、私は独学で計量経済学を学び、ロジスティック回帰を利用しています。私はいくつかの SAS コードを持っており、それを R に変換しようとする前に、まずそれをよく理解していることを確認したいと思います (SAS を持っていないし、SAS も知りません)。このコードでは、1 人が「失業者」になる確率をモデル化します。これは、15 歳から 64 歳までの「年齢」と、「タクト」=「無職」を意味します。性別、年齢、idnat (国籍番号) という変数を使用して、この結果を予測したいと思います。（他のものは等しい）。

SAS コード :

これは、データベースがどのように見えるかのサンプルです:

これは私が得たい結果の種類です:

(私は上記を次のように解釈します: 他の条件が同じであれば、女性は男性に対して雇用される可能性が -8.9% であり、25 歳未満の女性は 26 歳から 54 歳の女性よりも雇用される可能性が -44.9% です)。

したがって、私がよく理解している場合、最良のアプローチは、二項ロジスティック回帰 (link=logit) を使用することです。これは、「男性対女性」（性別）、「従業員対無職」（「タクト」変数から）の参照を使用しています...「タクト」は、SASによってバイナリ（0-1）変数に自動的に変換されると思います。

これがRでの最初の試みです。まだチェックしていません（自分のPCが必要です）：

私の質問:

今のところ、R ライクでロジスティック回帰を実行する関数が多くあり、これglmが適合すると思われます。

ただし、多くのフォーラムにアクセスした後、多くの人がSAS 、特に function functions を正確に再現しようとしないことを推奨しているようです。フランク・ハレル博士 (の著者) の 1 つです。PROC LOGISTICLSMEANSpackage:rms

そうは言っても、私の大きな問題はLSMEANS、そのオプションObsmarginsとILINK. その説明を繰り返し読んでも、それがどのように機能するのかほとんど理解できません。

これまでのところ、私が理解しObsmarginていることは、データベースの総人口の構造を尊重するということです (つまり、計算は総人口の割合で行われます)。ILINK(指数) モデルによって検出された値ではなく、各予測因子 (たとえば、女性の次に男性) の予測確率値 (失業率、雇用率) を取得するために使用されているように見えますか?

要するに、R を介して、次のrmsような関数を使用してこれを行うにはどうすればよいlrmでしょうか。

私は本当にこれらすべてに迷っています。誰かが私にそれをよりよく説明し、私が正しい方向に進んでいるかどうかを教えてくれたら、それは私の一日になります.

あなたの助けに感謝し、私の英語は少し錆びているため、すべての間違いをお詫びします.

ビン

私は3つのパラメータa、b、cを持っています。すべてのパラメータは、3 つのカテゴリを持つ因子です。car パッケージに多項回帰を当てはめたかったのです。

これで、b と c の下にある a の予測確率が得られました。

>

最初の 2 つの列は、独立変数 a と b のカテゴリを示しています。次の 5 つの列は、条件付き確率 (pe P(c=1|b==1&&a==1)=0,10609.

分散共分散が必要で、次のことを行いました。

マトリックスの一部だけを貼り付けて申し訳ありませんが、そうしないと長くなりすぎます。私が望むのは、2 つの変数 (vcov(a,b&c)) を同時に観測するための分散共分散行列です。つまり、変数 a と、「確率」で作成した b と c の同時観測との間の分散 (共分散) を取得したいということです。出力を取得したい

これは可能ですか？

実行例として、多項ロジットに関する UCLA の例を使用してみましょう---

どうすれば 95% 信頼区間を取得できますか?

EMアルゴリズムを実装しようとしています。出力行列の変化がしきい値よりも大きい間、while ループを使用して反復処理を行っていますが、"Error in while (delta >= tau) { : Missing value where TRUE/FALSE needed" というエラーが表示されます。コード。