Блог

Давайте рассмотрим следующие данные

 library(plm)
library(pglm)
data("EmplUK", package="plm")
 

Я добавлю новый столбец с 0 и 1, расположенными случайным образом. После этого я хочу выполнить модель случайных эффектов logit.

 df1<-EmplUK
#adding 0's and 1's
df1<-cbind(df1,'binary'=sample(0:1,1031,replace=T))
#Performing logit regression 
pglm(binary~output wage, data=df1, family=quasibinomial(link='logit'), start = NULL, model = 'random')
 

И возникает следующая проблема :

 Error in maxRoutine(fn = logLik, grad = grad, hess = hess, start = start,  : 
  argument "start" is missing, with no default
 

Я не совсем уверен, в чем причина, я читал об этой ошибке, и кажется, что есть некоторые проблемы, когда вы пытаетесь оценить «внутри» модели, но я получаю эту ошибку для каждого типа модели. Не могли бы вы, пожалуйста, указать мне причину этой ошибки?

Я не думаю, что квазибиномиальное семейство настроено в этой функции. Внутри pglm есть функция pglm:::starting.values , которая ищет конкретные семейства:

 "binomial"
"ordinal"
"poisson"
"negbin"
"gaussian"
"tobit"
 

Отрицательный биномиал позволяет моделировать дисперсию так, чтобы она могла соответствовать вашим потребностям, в противном случае все binomial(link='logit') работает нормально, если нет признаков чрезмерной дисперсии.

редактировать: рад, что это исправлено, я раньше не работал с этим пакетом 🙂