Pacchetto R per regressione logistica a effetto fisso

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Sto cercando un Rpacchetto per stimare i coefficienti dei modelli logit con singolo effetto fisso (intercettazione individuale) usando lo stimatore di Chamberlain del 1980. È spesso noto come lo stimatore logit ad effetto fisso di Chamberlain.

È uno stimatore classico quando si ha a che fare con i dati del pannello dei risultati binari (almeno in econometria), ma non trovo nulla correlato ad esso nel CRAN.

Qualche idea?

r  logistic  panel-data  clogit 
— Kamixave
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— Alex
Ho a che fare con la stessa situazione, hai trovato una soluzione / pacchetto / codice?
— Mario GS,

Risposte:

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La regressione logistica condizionale (suppongo che questo sia ciò a cui si fa riferimento quando si parla dello stimatore di Chamberlain) è disponibile clogit()nel pacchetto di sopravvivenza . Ho anche trovato questa pagina che contiene il codice R per stimare i parametri logit condizionali . Il sondaggio pacchetto del include anche molte funzioni wrapper per il modello GLM e Survival in caso di campionamento complesso, ma non ho esaminato.

Prova anche a guardare logit.mixednel pacchetto Zelig o usa direttamente il pacchetto lme4 che fornisce metodi per modelli a effetti misti con collegamento binomiale (vedi lmero glmer).

Hai dato un'occhiata a Econometrics in R , da Grant V. Farnsworth? Sembra fornire una panoramica generale di econometria applicata in R (con la quale non ho familiarità).

— CHL
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In realtà, "logit condizionale" è un termine molto ambiguo. In alcuni contesti (principalmente quando si tratta di dati panel), è equivalente allo stimatore di Chamberlain, ma è molto poco frequente. Il più delle volte, si riferisce a un modello in sezione trasversale in cui la variabile di risultato può assumere più di 2 valori. Tutte le tue proposte si riferiscono effettivamente a pacchetti che considerano quest'ultima possibilità. Lo stesso con mixed-logit: non è un logit ad effetto fisso. Ho già dato un'occhiata alla panoramica di Farnsworth, ma non è abbastanza esaustivo per parlare di questo stimatore. Comunque, grazie per la tua risposta!
— Kamixave,
"Logit condizionale" non si riferisce ad avere più di due livelli di esito. Alcune funzioni potrebbero estenderlo a quella situazione, ma non è questo il punto.
— Aniko,
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Sì, ma il modello logit condizionale può (come ho detto) assumere più di 2 valori, il che lo differenzia facilmente dal modello di Chamberlain, proprio come il fatto che Chamberlain è progettato specificamente per i dati del panel. Questa è quindi un'informazione rilevante; la descrizione precisa del logit condizionale abituale non lo è (e la descrizione di entrambi richiederebbe più di 600 caratteri).
— Kamixave,
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È possibile eseguire il modello Chamberlains utilizzando glmer . È fondamentalmente un modello RE ma con più variabili:

glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))
  • X sono le variabili che consideri spiegano il tuo modello di effetto fisso (un semplice caso è la media di Z)
  • Z sono le tue variabili esogene
  • Il soggetto è la variabile da cui proviene l'eterogeneità

Spero che questo possa essere d'aiuto.

— Isabel
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Penso che ciò limiterebbe l'eterogeneità ad essere ortogonali a X e Z mentre lo stimatore richiesto lo consente.
— Alex,
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