Я хотел бы ввести «инструментальные переменные» в моем исследовании.
Во многих случаях результат (зависимая переменная; DV) является непрерывной переменной.
В случае непрерывного результата (DV), вот пример
stage1 <- lm(x2~x1+z2a, data)
data$x2hat <- fitted(stage1)
stage2 <- lm(y~x1+x2hat, data)
coeftest(stage2)
ЭтоЭто 2SLS алгоритмы и такие же, как показано ниже.
library(AER)
tsls <- ivreg(y~x1+x2 | x1+z2a, data)
coeftest(tsls)
Тем не менее, мой дизайн исследования имеет двоичный результат (DV).
Пакет "ivprobit" в R связан с этим анализом.
С другой стороны, у меня есть несколько вопросов по этому поводу.
Вот пример кода в пакете (aнемного отличается от документа пакета).
library(ivprobit)
data(eco)
head(eco)
pro <- ivprobit(d2~ltass+roe+div | eqrat| ltass+roe+div+gap, eco)
summary(pro)
Поскольку в документе пакета есть небольшое описание, у меня возникли проблемы с пониманием этого механизма.
"gap" - инструментальная переменная, а "eqrat""это экзогенные переменные?
Более того, как и в случае непрерывного результата (DV), могу ли я реализовать этот анализ с помощью функции glm?
Вот мое мнение.
model1 <- lm(eqrat~ltass+roe+div+gap, eco)
eco$hat <- fitted(model1)
model2 <- glm(d2~ltass+roe+div+hat, eco, family="binomial")
summary(model2)
Спасибовы.