有固定效应的线性概率模型?

如果我想估计一个 有(区域)固定效应的线性概率模型。这和只运行固定效应回归是一样的吗?也许我被语言绊住了。我的目标是估计婴儿奖金的影响。我的因变量是NEWBORN的二元指标,我感兴趣的主要自变量是领取婴儿奖金的指标。我控制了年龄、年龄平方、教育程度、婚姻状况和家庭收入。

我应该使用。

## 1.) Linear Probability    
LPM <- lm(newborn ~ treatment + age + age_sq + highest_education + marital_stat + 
            hh_income_log, data=fertility_15_45)

还是

## 2.) FE Model      
FE_model <- plm(newborn ~ treatment + age + age_sq + highest_education + marital_stat + 
                  hh_income_log, data = fertility_15_45, index="region", model="within")

解决方案:

你可能想在你的LPM中添加一个区域假人来获得区域固定效应。例子:

library(plm)
data(Cigar)

summary(plm(I(sales > 121.2) ~ price + pop, data=Cigar, model="within", index="state"))$coe
#            Estimate   Std. Error     t-value     Pr(>|t|)
# price -2.880255e-03 2.626505e-04 -10.9661107 7.519348e-27
# pop   -6.922327e-06 1.311006e-05  -0.5280165 5.975758e-01

summary(lm(I(sales > 121.2) ~ 0 + price + pop + factor(state), data=Cigar))$coe[1:2, ]
#            Estimate   Std. Error     t-value     Pr(>|t|)
# price -2.880255e-03 2.626505e-04 -10.9661107 7.519348e-27
# pop   -6.922327e-06 1.311006e-05  -0.5280165 5.975758e-01

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未分类

限制Google Cloud Run中的网络活动

2022-9-8 17:25:18

未分类

Runtime.exec()是否只对某些命令有效?

2022-9-8 17:25:20

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