问题标签 [mlogit]

我正在尝试将我的多项逻辑回归的拟合值添加到原始数据框（称为“ORDERS”）。不幸的是，这是不可能的，因为显然预测的概率和数据框的长度不同——即使我在回归中使用了 na.exclude 。也许这与必要的 mlogit.data 转换有关，因此 na.exclude 不起作用？

（回归中的所有其他变量也有长度 129372）

我想在 R 中运行多项式 logit 并使用了两个库nnet和mlogit，它们产生不同的结果并报告不同类型的统计信息。我的问题是：

1. nnet报告的系数和标准误与报告的系数和标准误差之间的差异的根源是什么mlogit？

2. 我想将我的结果报告到Latex使用stargazer. 这样做时，存在一个有问题的权衡：

   • 如果我使用mlogit从那时起的结果，我会得到我想要的统计信息，例如伪 R 平方，但是，输出是长格式的（参见下面的示例）。

   • 如果我使用结果，nnet则格式符合预期，但它会报告我不感兴趣的统计数据，例如 AIC，但不包括，例如，伪 R 平方。

   我希望mlogit在nnet我使用stargazer.

这是一个可重现的示例，具有三种选择：

编译时的 tex 输出是我认为不受欢迎的“长格式”：

现在，使用nnet：

给出 tex 输出：

这是我想要的“宽”格式。注意不同的系数和标准误差。

我想根据以下模型绘制工作性别差异的预测年龄（包括两个年龄变化：age和age2）、时期和队列变化，我应该如何添加SAS代码？

谢谢！

我有一个小问题，我被困住了。我正在使用 Python statsmodels 构建多项 logit 模型，并希望重现教科书中给出的示例。到目前为止一切顺利，但我正在努力将不同的目标值设置为回归的基值。有人可以帮忙吗？！

因此，“CC”列是目标变量，包含糖尿病状态的编码：

CC = 1 -> 明显糖尿病，CC = 2 -> 化学性糖尿病，CC = 3 -> 正常

现在，默认情况下 CC = 1 是基值，但是，我希望 CC = 3 作为我的基值。这是我的回归输出。

有人知道吗？

提前非常感谢，ig

我的包 clogitLasso 有问题，我不断收到错误“（列表）对象不能被强制输入'double'”

我已经对此进行了大量搜索，并且有很多方法可以预先转换数据以解决此问题，但是无论我做什么，它都会不断出现。

我不确定我在这里做错了什么 - 我可以在 R 中生成与此结构完全相同的数据，并且它以相同的语法运行而没有任何问题，但是当我像这样读取它时它不起作用。

使用数据（修剪，但给出相同的错误）：https ://pastebin.com/WfB1LJQ2

和代码：

这每次都会产生相同的错误。任何提示将非常感谢！

我在 R 中使用 library(mlogit) 并且我被困在错误消息中：

使用 mlogit.data 函数，我制作了以下结构。

有 9 个选项，x1~x4 是个别特定变量，y1~y5 是替代特定变量。x1 是分类变量，取 1 或 2。x2 和 x3 是整数变量，x4 是分类变量，取 7 个整数值。y 都是数字变量，但 y2 和 y3 被删失，因此观察到 0。所以在上面的例子中，person1 选择了替代 4，x1~x4 都是一样的，因为它们是个人特定的。我做了一个条件多项式 logit 公式，如下所示。

这就是问题所在。我想我所做的所有设置都与 mlgit 包示例中的完全相同，但我不断收到此错误消息！

我在这里相当新，我真的不知道我是否以正确的方式询问。但我真的需要帮助，如果有人能帮助我解决这个问题，我将不胜感激......谢谢！

我有一个广泛的数据集，我已将其转换为长格式以在 mlogit 中进行估计。在我没有替代特定数据的数据中，所有替代的值都是相同的。

当我试图估计一个模型时，

如果 alt 是 char 类型，我会收到以下错误消息：

.subset2(x, i, exact = exact) 中的错误：级别 1 没有此类索引

如果 alt 是因素，我会得到这个：

.subset2(x, i, exact = exact) 中的错误：递归索引在第 2 级失败

对于这些与 mlogit 相关的消息，我没有找到任何帮助。

这是我使用的截断数据（完整数据集有 3900 行）。mlogit 似乎对其数据非常严格。谢谢。

在给定我拥有的选择数据的情况下，我正在使用该mlogit包来创建医疗保健提供者选择的嵌套多项式 logit 模型。R数据如下所示：

其中spa, mes, dist, bobs, cobs, Q,和fees是提供者的特征以及特定于个人的其余变量。这些数据是长格式的，这意味着每个人有四行，反映了她的四个选择 ( alt = 0:3)，RES作为响应变量。

未嵌套模型的行为适当

然而，通过模型拟合的所有度量，嵌套模型比非嵌套模型更好。嵌套模型适当地给了我系数：

但是，如果我尝试对单个人进行预测，则会出现以下错误：

如果我尝试对多个人进行预测，则会出现不同的错误：

任何帮助将不胜感激。

我需要运行一个按等级排序的 logit，其中一些人对备选方案的最大数量进行排名，而一些人的排名低于该最大值。

mlogit::mlogit.data不喜欢输入数据中每个人的等级数不同。

这是一个小例子，使用mlogit包中的数据。

在原始数据中，所有个人对 6 个备选方案进行排名，但此示例通过将每个个人排名的随机数设置为NA，然后设置为 6，即最大可能排名来修改这一点。

这会导致以下错误：

我应该如何编码未排序的替代方案以使模型工作？

我正在尝试Mlogit在 R 中使用，我对 logits 有点陌生，并且在 Mlogit 框架中设置我的问题时遇到了麻烦。我实际上并不完全确定mlogit 是正确的方法。这是一个类似的问题。

考虑一个棒球数据集，其结果变量包含“出局”、“单人”、“双人”、“三人”和“本垒打”。对于解释变量，我们有击球手的名字、投手的名字和体育场。每个击球手都有数百个观察结果，包括许多击球手面对同一个投手的情况。

我认为这绝对是多项式 logit，因为我有多个分类结果，但我不确定，因为所有文档似乎都在处理备选方案之间的“选择”，这不是真的。我尝试通过为击球手设置一个因子变量、为投手设置另一个变量、为体育场设置另一个变量来开始我的 logit 模型。当我在 R 中尝试这个时，我得到

Error in row.names<-.data.frame(*tmp*, value = value) : invalid 'row.names' length

通过一些谷歌搜索，我认为可能只期望对击球手、投手和公园的每种组合进行一次观察？也许不吧？我究竟做错了什么？我应该如何设置？

编辑：此处的数据示例

https://docs.google.com/spreadsheets/d/19fiq_QEMj4nAPcTqIRxeaYNPgqeHxKAEuPrfHMeIJ7o/edit?usp=sharing