Я впервые использую пакет MNP для анализа дискретного выбора (полиномиальный пробит) и следую указаниям статьи Imai & van Dyke (2005). Я установил следующую модель:
res <- mnp(cbind(rank.ni, rank.pmi, rank.sn, rank.script, rank.dtt) ~ first.beliefs + second.beliefs + third.beliefs + fourth.beliefs + last.beliefs, data = finaldiss, n.draws = 10000, verbose = TRUE)
Где звание. переменные - это результаты (ранжирование различных практик), а затем первая-пятая переменные .beliefs - это как личность, так и специфика выбора c. Это «оценки» убеждений каждого человека в отношении каждой практики, которую они оценивают в задании на отбор. Я также получил сходящиеся модели и сейчас пытаюсь вычислить статистику Гельмана-Рубина c. Вот мой текущий код:
res4 <- mnp(finaldiss$rank.ni, finaldiss$rank.pmi, finaldiss$rank.sn, finaldiss$rank.script, finaldiss$rank.dtt ~ 1, choiceX = list(first.beliefs=first.beliefs, second.beliefs= second.beliefs, third.beliefs= third.beliefs, fourth.beliefs =fourth.beliefs, last.beliefs= last.beliefs),
cXnames = c("Beliefs"), data = finaldiss, n.draws = 50000,
verbose = TRUE)
Кажется, я не могу правильно ввести переменные убеждений (предикторы). Я получаю эту ошибку: "Ошибка в xmatrix.mnp (формула, data = eval.parent (data), choiceX = call $ choiceX,: Ошибка: Неверный ввод для` choiceX. 'Вы должны указать спецификацию выбора c varaibles, по крайней мере, для всех неосновных категорий. "Любые идеи очень помогли бы!
Спасибо!