Paquete R para regresión logística de efectos fijos


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Estoy buscando un R paquete para estimar los coeficientes de los modelos logit con efecto fijo individual (intercepción individual) usando el estimador de 1980 de Chamberlain. A menudo se le conoce como estimador logit de efecto fijo de Chamberlain.

Es un estimador clásico cuando se trata de datos de panel de resultados binarios (al menos en econometría), pero simplemente no encuentro nada relacionado con eso en el CRAN.

¿Cualquier pista?



Estoy lidiando con la misma situación, ¿encontraste una solución / paquete / código?
Mario GS el

Respuestas:


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La regresión logística condicional (supongo que esto es a lo que se refería cuando hablaba del estimador de Chamberlain) está disponible clogit()en el paquete de supervivencia . También encontré esta página que contiene el código R para estimar los parámetros logit condicionales . El paquete de la encuesta también incluye una gran cantidad de funciones envolventes para GLM y el modelo Survival en el caso de muestreo complejo, pero no lo miré.

Intente también mirar logit.mixeden el paquete Zelig , o use directamente el paquete lme4 que proporciona métodos para modelos de efectos mixtos con enlace binomial (vea lmero glmer).

¿Le echó un vistazo a Econometría en R , de Grant V. Farnsworth? Parece proporcionar una visión general suave de la econometría aplicada en R (con la que no estoy familiarizado).


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En realidad, "logit condicional" es un término muy ambiguo. En algunos contextos (principalmente cuando se trata de datos de panel), es equivalente al estimador de Chamberlain, pero es muy poco frecuente. La mayoría de las veces, se refiere a un modelo de sección transversal donde la variable de resultado puede tomar más de 2 valores. Todas sus propuestas en realidad se refieren a paquetes que consideran esta última posibilidad. Lo mismo con logit mixto: no es un logit de efecto fijo. Ya he echado un vistazo al resumen de Farnsworth, pero no es lo suficientemente exhaustivo como para hablar sobre este estimador. De todos modos, gracias por tu respuesta!
Kamixave el

"Logit condicional" no se refiere a tener más de dos niveles de resultados. Algunas funciones pueden extenderlo a esa situación, pero ese no es el punto.
Aniko

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Sí, pero el modelo logit condicional puede (como dije) tomar más de 2 valores, lo que lo diferencia fácilmente del modelo de Chamberlain, al igual que el hecho de que Chamberlain está diseñado específicamente para datos de panel. Esta es, por lo tanto, una información relevante; La descripción precisa del logit condicional habitual no es (y la descripción de ambos tomaría más de 600 caracteres).
Kamixave

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Puede ejecutar el modelo Chamberlains usando glmer. Básicamente es un modelo RE pero con más variables:

glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))
  • X son las variables que considera que explican su modelo de efectos fijos (un caso simple es la media de Z)
  • Z son tus variables exógenas
  • El sujeto es la variable de donde proviene la heterogeneidad

Espero que esto ayude.


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Creo que eso restringiría la heterogeneidad para que sea ortogonal a X y Z mientras el estimador solicitado lo permita.
Alex

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