Panel-Daten mit binären abhängigen Variablen in R
Ist es möglich zu tun Regressionen in R mit einem panel-Datensatz mit einer binären abhängigen variable? Ich bin vertraut mit der Verwendung von glm für logit-und probit-und plm für panel-Daten, bin mir aber nicht sicher, wie die beiden zu verbinden. Gibt es bestehenden code-Beispiele?
Danke.
BEARBEITEN
Hilfreich wäre es auch, wenn ich herausfinden könnte, wie extrahieren Sie die matrix-plm() der Fall ist, wenn es funktioniert eine regression. Zum Beispiel, könnten Sie mit plm zu tun fixe Effekte, oder Sie könnten eine matrix mit der entsprechenden dummy-Variablen und dann ausgeführt, dass durch die glm(). In einem Fall wie diesem, jedoch, es ist ärgerlich, zu generieren, die dummies selbst und es wäre einfacher zu haben, plm tun es für Sie.
Abiel
- Ist diese Programmierung in Frage? Werfen Sie einen Blick auf stackoverflow.com/questions/102056/...
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geben Sie den Daten-frame, der von plm für die Montage des Modells (d.h. nach Liste-Weise löschen, wenn Sie haben, NAs, etc.)
Ich glaube nicht, dass plm implementiert Funktionen zur Schätzung von Modellen mit binären Ergebnisse, aber ich könnte falsch sein. Überprüfen Sie heraus das Referenz-Handbuch unter: http://cran.r-project.org/web/packages/plm/index.html
Wenn ich Recht habe, würde dies vorschlagen, dass Sie nicht "kombinieren die beiden" ohne viel Arbeit in die Erweiterung der Funktionen von plm.
Paket "pglm" könnte das sein, was Sie brauchen.
http://cran.r-project.org/web/packages/pglm/pglm.pdf
Dieses Paket bietet Ihnen einige Funktionen der glm-Modelle für panel-Daten.
Vielleicht das Paket lme4 ist, was Sie suchen.
Es scheint möglich zu sein, führen verallgemeinerte Regressionen mit fixen Effekten mit dem comand glme.
Aber Sie sollten sich bewusst sein, dass panel-Daten mit binäre abhängige variable ist anders als die übliche lineare Modelle.
Diese Website kann hilfreich sein.
Beste Grüße,
Manoel