Package R pour la régression logistique à effet fixe

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Je cherche un Rpackage pour estimer les coefficients des modèles logit à effet fixe individuel (interception individuelle) à l'aide de l'estimateur de Chamberlain de 1980. Il est souvent connu sous le nom d'estimateur logit à effet fixe de Chamberlain.

C'est un estimateur classique lorsqu'il s'agit de données de panel de résultats binaires (au moins en économétrie), mais je ne trouve tout simplement rien de similaire dans le CRAN.

Un indice?

r  logistic  panel-data  clogit 
— Kamixave
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— Alex
Je fais face à la même situation, avez-vous trouvé une solution / un package / un code?
— Mario GS

Réponses:

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La régression logistique conditionnelle (je suppose que c'est à cela que vous vous êtes référé lorsque vous avez parlé de l'estimateur de Chamberlain) est disponible clogit()dans le package de survie . J'ai également trouvé cette page qui contient le code R pour estimer les paramètres logit conditionnels . Le package d' enquête comprend également de nombreuses fonctions d'encapsulation pour le modèle GLM et de survie dans le cas d'un échantillonnage complexe, mais je n'ai pas regardé.

Essayez également de regarder logit.mixeddans le package Zelig , ou utilisez directement le package lme4 qui fournit des méthodes pour les modèles à effets mixtes avec lien binomial (voir lmerou glmer).

Avez-vous jeté un coup d'œil à Econometrics in R , de Grant V. Farnsworth? Il semble fournir un aperçu doux de l'économétrie appliquée en R (que je ne connais pas).

— chl
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En fait, "logit conditionnel" est un terme très ambigu. Dans certains contextes (principalement lorsqu'il s'agit de données de panel), il est équivalent à l'estimateur de Chamberlain, mais il est très rare. La plupart du temps, il fait référence à un modèle transversal où la variable de résultat peut prendre plus de 2 valeurs. Toutes vos propositions se réfèrent en fait à des packages qui envisagent cette dernière possibilité. Il en va de même avec le logit mixte: ce n'est pas un logit à effet fixe. J'ai déjà jeté un coup d'œil à l'aperçu de Farnsworth, mais il n'est pas assez exhaustif pour parler de cet estimateur. Quoi qu'il en soit, merci pour votre réponse!
— Kamixave
«Logit conditionnel» ne fait pas référence à plus de deux niveaux de résultats. Certaines fonctions pourraient l'étendre à cette situation, mais ce n'est pas le but.
— Aniko
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Oui, mais le modèle logit conditionnel peut (comme je l'ai dit) prendre plus de 2 valeurs, ce qui le différencie facilement du modèle de Chamberlain, tout comme le fait que Chamberlain est conçu spécifiquement pour les données de panel. Il s'agit donc d'une information pertinente; la description précise du logit conditionnel habituel ne l'est pas (et la description des deux prendrait plus de 600 caractères).
— Kamixave
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Vous pouvez exécuter le modèle Chamberlains à l'aide de glmer. Il s'agit essentiellement d'un modèle RE mais avec plus de variables:

glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))
  • X sont les variables que vous considérez expliquer votre modèle à effet fixe (un cas simple c'est la moyenne de Z)
  • Z sont vos variables exogènes
  • Le sujet est la variable d'où vient l'hétérogénéité

J'espère que ça aide.

— Isabel
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Je pense que cela restreindrait l'hétérogénéité pour qu'elle soit orthogonale à X et Z alors que l'estimateur demandé le permet.
— Alex
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