Es-es.facebook.efectos marginales modelo probit multinomial
15. ejemplo de regresión logística – evaluación de los factores de riesgo
Tengo un modelo logit multinomial creado con el paquete R nnet, utilizando el comando multinom. La variable dependiente tiene tres categorías/opciones de elección. Estoy modelando la probabilidad de seleccionar un determinado tipo de riego (sin riego, riego superficial, riego por goteo) en función de las características del agricultor.
Me gustaría estimar los efectos marginales, es decir, cuánto cambia la probabilidad de seleccionar el tipo de riego Y cuando aumento la variable independiente X en una unidad. He intentado hacerlo con el paquete de márgenes (marginal_effects), pero éste sólo da un valor por observación en el conjunto de datos. Esperaba tres valores, ya que quiero el efecto marginal para cada uno de los tres tipos de riego.
Regresión lineal múltiple con interacción en R | R Tutorial 5.9
El modelo de probabilidad lineal tiene la forma general se muestra en la ecuación \ref{eq:lpmgen16}. \(E(y)\Nes la probabilidad de que la variable de respuesta tome el valor de \(1\); por lo tanto, un valor predicho de \(y\) es una predicción para la probabilidad de que \(y=1\).
El modelo probit asume una relación no lineal entre la variable de respuesta y los regresores, siendo esta relación la función de distribución acumulativa de la distribución normal (véase la ecuación \ref{eq:probitdef16} y la figura 16.1, izquierda).
El conjunto de datos \(transporte\) contiene \(N=21\) observaciones de las coordenadas de transporte (\(auto=1\) si el individuo \(i\) elige \(auto\) y \(0\) si el individuo \(i\) elige \(bus\)). La elección depende de la diferencia de tiempo entre los dos medios de transporte, \(dtime=(bustime-autotime)\div 10\).
La ecuación \ref{eq:probitslope16} puede utilizarse para calcular los efectos parciales de un aumento de \(dtime\) en una unidad (10 minutos). Las siguientes líneas de código calculan este efecto en \(dtime=2\) (diferencia de tiempo de 20 minutos).
Cambio de la categoría de referencia (línea de base) en la regresión con R
dc.description.abstractLos efectos marginales y de interacción son a menudo una preocupación importante, especialmente cuando se permite que las variables interactúen en un modelo no lineal. En un modelo lineal, el término de interacción, que representa el efecto de interacción, es el impacto de una variable en el efecto marginal de otra variable. Sin embargo, en un modelo no lineal, el efecto marginal del término de interacción es diferente del efecto de interacción. Este informe ofrece una derivación general de ambos efectos en un modelo no lineal y en un modelo lineal para ilustrar claramente la diferencia. A continuación, se demuestran estas diferencias con datos empíricos. El estudio empírico muestra que el efecto de interacción corregido en un modelo logit o probit ordenado es sustancialmente diferente del efecto de interacción incorrecto producido por el comando de márgenes en Stata. Basándose en las fórmulas correctas, este informe verifica que el efecto de interacción no es el mismo que el efecto marginal del término de interacción. Además, debemos tener cuidado al interpretar los modelos no lineales con términos de interacción en Stata o en cualquier otro paquete de software estadístico.es
Cómo calcular la Odds Ratio utilizando la regresión logística en STATA
En este apartado se analiza el desarrollo de los modelos matemáticos para predecir la elección del modo de transporte, empezando por las fuentes de datos de entrada y pasando por los resultados del modelo. En el apartado 3.1 se analiza la principal fuente de datos, la NHTS de 2001. El apartado 3.2 presenta las fuentes adicionales utilizadas para complementar la NHTS. En el apartado 3.3 se ofrece un resumen de los factores predictivos utilizados en la modelización de la elección del modo de transporte, seguido de un análisis descriptivo de estos factores en el apartado 3.4. En el apartado 3.5 se presentan los antecedentes estadísticos y la metodología de los modelos, seguidos de los resultados en el apartado 3.6. Por último, en el apartado 3.7 se presenta un análisis de los resultados.
La NHTS de 2001 es una encuesta nacional sobre viajes diarios y de larga distancia. La encuesta incluye características demográficas de los hogares, las personas y los vehículos, así como información detallada sobre los viajes de larga distancia para todos los fines y en todos los modos. Los datos de la encuesta NHTS se recogen de una muestra de hogares de EE.UU. y se amplían para proporcionar estimaciones nacionales de viajes y millas por modo de viaje, propósito del viaje y una serie de atributos de los hogares. Según BTS, la NHTS proporciona la única fuente de información autorizada a nivel nacional sobre las relaciones entre las características de los viajes personales y la demografía del viajero. Además de proporcionar la primera visión completa de los viajes de los estadounidenses, la NHTS de 2001 también incorporó mejoras adicionales a los diseños de muestras anteriores (por ejemplo, la ATS de 1995 y las anteriores Encuestas de Transporte Personal a Nivel Nacional (NPTS)). Por ejemplo, los viajes de larga distancia se ampliaron para incluir viajes tan cortos como 50 millas y, por primera vez, se incluyeron los viajes realizados con el fin de ir al trabajo, segmentos de los viajes personales de larga distancia que a menudo se pasan por alto (BTS, 2003).
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