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对于二元选择，我知道我可以glm用来估计二元 Probit 模型。但是，出于教学目的，由于我将在稍后阶段继续进行多项选择（有两个以上的选择），因此我一直尝试使用mlogit包。奇怪的是，mlogit包似乎无法处理二进制 Probit 问题。

假设我导入的数据集叫做“data.set”。可以从此链接下载 CSV 文件。

这是我的程序

鉴于 CSV 数据已作为 data.set 导入。我运行以下几行。

library(mlogit)

data.set2<-mlogit.data(data.set,choice='GRADE',shape='wide')

mlogit(GRADE~ 0 | GPA+TUCE+PSI ,data=data.set2,probit=TRUE)

然后我收到错误消息：

M[, ((i - 1):(J - 2))] 中的错误：下标超出范围另外：警告消息：在 rbind(0, diag(J - 2)) 中：结果的列数不是向量长度的倍数（arg 1）

我的“data.set2”是一个mlogit数据框，看起来像：

     GPA TUCE PSI GRADE chid alt
1.0 2.66   20   0  TRUE    1   0
1.1 2.66   20   0 FALSE    1   1
2.0 2.89   22   0  TRUE    2   0
2.1 2.89   22   0 FALSE    2   1
3.0 3.28   24   0  TRUE    3   0
3.1 3.28   24   0 FALSE    3   1
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