Полиномиальные логистические случайные эффекты
Я хотел бы согласовать полиномиальную логистическую регрессию со случайными эффектами индивидуального уровня с использованием панельных данных, аналогично тому, что описано здесь:
https://www.stata.com/stata-news/news29-2/xtmlogit/
Согласно этому веб-сайту, в пакете MCMCpack есть команда MCMCmnl, которая должна сделать это. Тем не менее, я не могу понять, как реализовать модель.
Я предоставил некоторые воспроизводимые данные, которые я хотел бы применить к этой модели. Кроме того, ссылка выше должна также служить проверкой, чтобы увидеть, если результаты похожи.
Заранее спасибо за ваше время и внимание!
library(readstata13)
library(dplyr)
library(MCMCpack)
url <- "http://www.stata-press.com/data/r13/nlswork3.dta"
x <- read.dta13(url)
x <- select(x, idcode, age, race, msp, wks_ue, wks_work)
# modify dataset for Stata News
x$workstat <- with(x, ifelse(wks_ue >= 26 & !is.na(wks_work), yes = 2, no = NA)) # employed
x$workstat <- with(x, ifelse(wks_work < 26 & is.na(workstat), yes = 3, no = workstat)) # unemployed
x$workstat <- with(x, ifelse(is.na(workstat) & !is.na(wks_work), yes = 1, no = workstat)) # out of labor force
x$student <- with(x, ifelse(age <= 18, yes = 1, no = 0))
# ignoring missing data problem altogether
fit <- lm(workstat ~ age + race + student + msp, data = x)
# - N used
esample.n <- nobs(fit)
# - Sample identifier, a set of row names which can be used to subset the corresponding dataframe
esample<-rownames(as.matrix(resid(fit)))
x <- mutate(x, race = as.factor(race), student = as.factor(student), msp = as.factor(msp))
# E.g. subsetting
x <- x[esample,]