Линейная вероятностная модель с фиксированными эффектами? - PullRequest
Новая
       106

Линейная вероятностная модель с фиксированными эффектами?

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Если я хочу оценить линейную вероятностную модель с фиксированными эффектами (регион) , это то же самое, что просто запустить регрессию с фиксированными эффектами? Может быть, я запутался с языком. Моя цель - оценить эффект детского бонуса. Моя зависимая переменная - это бинарный индикатор для NEWBORN, а моя основная независимая переменная - это показатель для получения бонуса для ребенка. Я контролирую возраст, квадрат, возраст, образование, семейное положение и доход семьи.

Должен ли я использовать: 

## 1.) Linear Probability    
LPM <- lm(newborn ~ treatment + age + age_sq + highest_education + marital_stat + 
            hh_income_log, data=fertility_15_45)

или 

## 2.) FE Model      
FE_model <- plm(newborn ~ treatment + age + age_sq + highest_education + marital_stat + 
                  hh_income_log, data = fertility_15_45, index="region", model="within")

1 Ответ

1 голос
/ 24 апреля 2020

Возможно, вы захотите добавить манекен в свой LPM, чтобы получить фиксированные эффекты для региона. Пример: 

library(plm)
data(Cigar)

summary(plm(I(sales > 121.2) ~ price + pop, data=Cigar, model="within", index="state"))$coe
#            Estimate   Std. Error     t-value     Pr(>|t|)
# price -2.880255e-03 2.626505e-04 -10.9661107 7.519348e-27
# pop   -6.922327e-06 1.311006e-05  -0.5280165 5.975758e-01

summary(lm(I(sales > 121.2) ~ 0 + price + pop + factor(state), data=Cigar))$coe[1:2, ]
#            Estimate   Std. Error     t-value     Pr(>|t|)
# price -2.880255e-03 2.626505e-04 -10.9661107 7.519348e-27
# pop   -6.922327e-06 1.311006e-05  -0.5280165 5.975758e-01
...