Estoy buscando un R para estimar los coeficientes de los modelos logit con efecto fijo individual (intercepción individual) utilizando el estimador de Chamberlain de 1980. A menudo se conoce como estimador logit de efecto fijo de Chamberlain.
Es un estimador clásico cuando se trata de datos de panel de resultados binarios (al menos en econometría), pero no encuentro nada relacionado con él en el CRAN.
¿Alguna pista?
La regresión logística condicional (supongo que es a la que te referías cuando hablabas del estimador de Chamberlain) está disponible a través de clogit() en el supervivencia paquete. También encontré esta página que contiene el código R para estimar parámetros logit condicionales . El encuesta El paquete también incluye un montón de funciones de envoltura para el GLM y el modelo de supervivencia en el caso de un muestreo complejo, pero no he mirado.
Intenta también mirar logit.mixed en el Zelig o utilizar directamente el paquete lme4 que proporcionan métodos para modelos de efectos mixtos con enlace binomial (véase lmer o glmer ).
¿Has echado un vistazo a Econometría en R ¿Grant V. Farnsworth? Parece proporcionar una visión general suave de la econometría aplicada en R (con la que no estoy familiarizado).
En realidad, "logit condicional" es un término muy ambiguo. En algunos contextos (principalmente cuando se trata de datos de panel), es equivalente al estimador de Chamberlain, pero es muy poco frecuente. La mayoría de las veces, se refiere a un modelo transversal en el que la variable de resultado puede tomar más de dos valores. Todas sus propuestas se refieren en realidad a paquetes que consideran esta última posibilidad. Lo mismo ocurre con el logit mixto: no es un logit de efectos fijos. Ya he echado un vistazo al resumen de Farnsworth, pero no es lo suficientemente exhaustivo como para hablar de este estimador. En cualquier caso, ¡gracias por tu respuesta!
"Logit condicional" hace no se refiere a tener más de dos niveles de resultados. Algunas funciones podrían extenderse a esa situación, pero ese no es el punto.
Sí, pero el modelo logit condicional puede (como he dicho) tomar más de 2 valores, lo que lo diferencia fácilmente del modelo de Chamberlain, al igual que el hecho de que Chamberlain está diseñado específicamente para datos de panel. Por lo tanto, esta es una información relevante; la descripción precisa del logit condicional habitual no lo es (y la descripción de ambos ocuparía más de 600 caracteres).
Puede ejecutar el modelo de Chamberlains utilizando glmer . Se trata básicamente de un modelo RE pero con más variables:
glmer(y~X + Z + (1|subject), data, model=binomial("probit"))Espero que esto ayude.
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