Мне нужно воссоздать модель, которая была построена в Stata с использованием R. Я хочу рассчитать предельные эффекты после использования упорядоченной модели probit / lo git. У меня есть зависимая (порядковая) переменная с 5 результатами и несколькими независимыми переменными.
Я пробовал «MASS» и «erer», а также «oglmx» -пакет, и все они дают мне маргинальные эффекты для каждого результата моего DV. Например:
x <- ocME(m1, x.mean=TRUE)
x
effect.Str agree effect.Agree effect.Disag effect.Str disag
x1 -0.198 -0.047 0.076 0.169
x2 -0.050 -0.012 0.019 0.043
x3 -0.018 -0.004 0.007 0.016
Однако ни один из пакетов не имеет функции предельного эффекта, которая просто дает одно значение предельного эффекта для каждой независимой переменной. Я хочу рассчитать единичные маргинальные эффекты в средстве для каждой независимой переменной - см. В Stata:
введите описание изображения здесь
Я думаю, что код в stata: . margins, dydx(*) predict(outcome(1))
Почти тот же вопрос, что и: Нахождение предельных эффектов полиномиального упорядоченного пробита / Lo git Регрессия в R . Но я думаю, что было неправильное понимание того, какие ценности он хотел, поэтому не было четкого ответа.
Надеюсь, я ясно дал понять, какой предельный эффект я хочу. Вы были бы моими спасителями, если кто-то знает хороший пакет или как рассчитать их вручную. Спасибо всем заранее!