我正在计算 Rmfx
包的概率边际效应。我想为边际效应输出生成乳胶代码。我尝试stargazer
了 OLS 和概率系数的软件包,它对两者都适用,但是对于概率边际效应(通过使用probitmfx
命令)它不起作用。
请在这方面帮助我,谢谢。
我正在计算 Rmfx
包的概率边际效应。我想为边际效应输出生成乳胶代码。我尝试stargazer
了 OLS 和概率系数的软件包,它对两者都适用,但是对于概率边际效应(通过使用probitmfx
命令)它不起作用。
请在这方面帮助我,谢谢。
我还没有找到一个简单的解决方案,但这是我使用的 hack:
ols <- lm(your_formula, data=your_data, family="binomial")
probit <- glm(your_formula, data=your_data, family="binomial")
probit_margins <- probitmfx(your_formula, your_data, atmean=FALSE)$mfxest
your_table <- stargazer(ols, probit, coef = list(NULL, probit_margins[,1]),
se = list(NULL, probit_margins[,2]))
它与 logit 相同,您不一定需要该atmean=FALSE
选项。我在示例中包含了一个 OLS,以向您展示如何包含stargazer
可以处理的其他规范,而无需指定系数和标准误差。
类似于 bixiou 的回答,可能稍微优雅一些(至少我们不适合两次):
ols <- lm(your_formula, data=your_data, family="binomial")
probit_margins <- probitmfx(your_formula, your_data, atmean=FALSE)
your_table <- stargazer(ols, probit_margins$fit,
coef = list(NULL, probit_margins$mfxest[,1]),
se = list(NULL, probit_margins$mfxest[,2]))
probitmfx
这利用了对象的fit
属性是原始模型这一事实。