Je veux courir une régression au moindre stade de la probit de deux étapes dans R. Est-ce que quelqu'un sait faire cela? Y a-t-il un emballage là-bas? Je sais qu'il est possible de le faire en utilisant Stata, alors j'imagine qu'il est possible de le faire avec R.
3 Réponses :
Il y a plusieurs forfaits disponibles dans R pour faire deux autres carrés d'État. Voici quelques
laissez-moi savoir si ceux-ci servent votre objectif.
Merci, je vais l'essayer. Cela semble correspondre à mes besoins.
SystemFit fera également le tour.
Vous voudrez peut-être être plus précis lorsque vous dites «Deux-STACE-PROBIT AUTOMA-CARRES». Puisque vous vous référez à un programme Stata qui implémente que je devine que vous parlez du paquet CDSIMEQ, qui met en œuvre la procédure AMEMIYA (1978) pour le modèle Heckit (A.K.A Généralisée Tobit, A.K.A. Tobit Type II, etc.). À mesure que la subvention a dit, SystemFit fera une tobine pour vous, mais pas avec deux équations. Le package Micecon a eu un heckit (mais le paquet a été divisé tant que je ne sais pas où il se trouve maintenant).
Si vous voulez ce que le CDSimeq fait, il peut facilement être mis en œuvre dans R. J'ai écrit une fonction qui reproduit CDSIMEQ: P>
> library(foreign)
> cdsimeq <- read.dta("http://www.stata-journal.com/software/sj3-2/st0038/cdsimeq.dta")
> tspls(continuous ~ exog3 + exog2 + exog1 + exog4,
+ dichotomous ~ exog1 + exog2 + exog5 + exog6 + exog7,
+ data = cdsimeq)
NOW THE FIRST STAGE REGRESSION
Call:
lm(formula = y1 ~ X - 1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.885921 -0.438579 -0.006262 0.432156 2.133738
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
X(Intercept) 0.010752 0.020620 0.521 0.602187
Xexog3 0.158469 0.021862 7.249 8.46e-13 ***
Xexog2 -0.009669 0.021666 -0.446 0.655488
Xexog1 0.159955 0.021260 7.524 1.19e-13 ***
Xexog4 0.316575 0.022456 14.097 < 2e-16 ***
Xexog5 0.497207 0.021356 23.282 < 2e-16 ***
Xexog6 -0.078017 0.021755 -3.586 0.000352 ***
Xexog7 0.161177 0.022103 7.292 6.23e-13 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.6488 on 992 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5972, Adjusted R-squared: 0.594
F-statistic: 183.9 on 8 and 992 DF, p-value: < 2.2e-16
Call:
glm(formula = y2 ~ X - 1, family = binomial(link = "probit"))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.49531 -0.59244 0.01983 0.59708 2.41810
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
X(Intercept) 0.08352 0.05280 1.582 0.113692
Xexog3 0.21345 0.05678 3.759 0.000170 ***
Xexog2 0.21131 0.05471 3.862 0.000112 ***
Xexog1 0.45591 0.06023 7.570 3.75e-14 ***
Xexog4 0.39031 0.06173 6.322 2.57e-10 ***
Xexog5 0.75955 0.06427 11.818 < 2e-16 ***
Xexog6 0.85461 0.06831 12.510 < 2e-16 ***
Xexog7 -0.16691 0.05653 -2.953 0.003152 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1386.29 on 1000 degrees of freedom
Residual deviance: 754.14 on 992 degrees of freedom
AIC: 770.14
Number of Fisher Scoring iterations: 6
NOW THE SECOND STAGE REGRESSION WITH INSTRUMENTS
Call:
lm(formula = y1 ~ yhat2 + x1 - 1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.32152 -0.53160 0.04886 0.53502 2.44818
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
yhat2 0.257592 0.021451 12.009 <2e-16 ***
x1(Intercept) 0.012185 0.024809 0.491 0.623
x1exog3 0.042520 0.026735 1.590 0.112
x1exog2 0.011854 0.026723 0.444 0.657
x1exog1 0.007773 0.028217 0.275 0.783
x1exog4 0.318636 0.028311 11.255 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.7803 on 994 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.4163, Adjusted R-squared: 0.4128
F-statistic: 118.2 on 6 and 994 DF, p-value: < 2.2e-16
Call:
glm(formula = y2 ~ yhat1 + x2 - 1, family = binomial(link = "probit"))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.49610 -0.58595 0.01969 0.59857 2.41281
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
yhat1 1.26287 0.16061 7.863 3.75e-15 ***
x2(Intercept) 0.07080 0.05276 1.342 0.179654
x2exog1 0.25093 0.06466 3.880 0.000104 ***
x2exog2 0.22604 0.05389 4.194 2.74e-05 ***
x2exog5 0.12912 0.09510 1.358 0.174544
x2exog6 0.95609 0.07172 13.331 < 2e-16 ***
x2exog7 -0.37128 0.06759 -5.493 3.94e-08 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 1386.29 on 1000 degrees of freedom
Residual deviance: 754.21 on 993 degrees of freedom
AIC: 768.21
Number of Fisher Scoring iterations: 6
NOW THE SECOND STAGE REGRESSION WITH CORRECTED STANDARD ERRORS
Continuous:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
yhat2 0.25759209 0.1043073 2.46955009 0.01369540
x1(Intercept) 0.01218500 0.1198713 0.10165068 0.91905445
x1exog3 0.04252006 0.1291588 0.32920764 0.74206810
x1exog2 0.01185438 0.1290754 0.09184073 0.92684309
x1exog1 0.00777347 0.1363643 0.05700519 0.95455252
x1exog4 0.31863627 0.1367881 2.32941597 0.02003661
Dichotomous:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
yhat1 1.26286574 0.7395166 1.7076909 0.0876937093
x2(Intercept) 0.07079775 0.2666447 0.2655134 0.7906139867
x2exog1 0.25092561 0.3126763 0.8025092 0.4222584495
x2exog2 0.22603717 0.2739307 0.8251618 0.4092797527
x2exog5 0.12911922 0.4822986 0.2677163 0.7889176766
x2exog6 0.95609385 0.2823662 3.3860070 0.0007091758
x2exog7 -0.37128221 0.3265478 -1.1369920 0.2555416141