Я выполняю логистический регрессионный анализ / анализ выживания, где я объединяю стандартные ошибки по переменной в наборе данных.Я использую R.
Поскольку это не так просто, как в STATA, я использую решение, которое я нашел в прошлом: https://www.rdocumentation.org/packages/miceadds/versions/3.0-16/topics/lm.cluster
В качестве иллюстративного примераиз того, о чем я говорю:
model <- miceadds::glm.cluster(data = data, formula = outcome ~ a + b + c + years + years^2 + years^3, cluster = "cluster.id", family = "binomial")
Это хорошо работает для получения важных значений, это производит коэффициенты, станд.ошибки (кластеризованные) и z-значения.Это заняло у меня целую вечность, чтобы найти это решение;и даже сейчас это не идеально (например, невозможность вывода на Stargazer).Я изучил множество других распространенных предложений по этому вопросу, таких как решение экономической теории (однако https://economictheoryblog.com/2016/12/13/clustered-standard-errors-in-r/);, но это для lm (), и я не могу заставить его работать для логистической регрессии.
Я не просто запустил две модели, одну с glm (), другую с glm.cluster () и заменив стандартные ошибки в stargazer вручную.
Моя проблема что я не знаю, как построить график вышеупомянутой функции, скажем, если бы я вместо этого сделал следующее:
model <- miceadds::glm.cluster(data = data, formula = outcome ~ a*b + c + years + years^2 + years^3, cluster = "cluster.id", family = "binomial")
В этом случае я хочу построить график прогнозируемой вероятности, чтобы рассмотретьвзаимодействие между a * b в моем результате, однако я не могу сделать это с объектом glm.cluster (). Я должен сделать это с моделью glm (), но тогда мои доверительные интервалы переполнены.
Я искал много вариантов кластеризации стандартных ошибок для логистической регрессии здесь, но я в полной растерянности.
Кто-нибудь нашел какие-либо недавние разработки о том, как это сделать в r?там любойпакеты, которые позволяют кластеризовать SE с помощью переменной в наборе данных и для построения объектов?(Бонусные баллы за взаимодействие)
Любое и все понимание будет оценено.Спасибо!