Tasodifiy effektli Logit modellari

By 08.09.2021 08.09.2021

Biz Lillard va Panis (2000) ma'lumotlaridan foydalangan holda tasodifiy logit modellarini tasvirlaymiz, ular 501 onaning 1060 tug'ilishi haqida. Qiziqishning natijasi - tug'ilish kasalxonada yoki boshqa joyda tug'ilganmi. Bashoratchilar daromad logini jurnalini, kasalxonaga eng yaqin masofaga bo'lgan masofani va onalar ta'limining ikkita ko'rsatkichini o'z ichiga oladi: kollej bitiruvchilari uchun o'rta maktab va kollejdan kamroq o'qishni tashlab yuborish, shuning uchun o'rta maktab yoki biron bir kollej - bu ma'lumot uyasi.

Birinchidan, biz kurslar veb -saytidan ma'lumotlarni o'qiymiz

Modelni o'rnatish

Ayol darajasidagi tasodifiy effektli modelga mos kelish uchun biz xtlogitdan foydalanishimiz mumkin, biz lme4 paketida glmer () dan foydalanamiz.

Odatiy bo'lib, Stata 12 integratsiya nuqtasi bilan o'rtacha va dispersiyadan foydalanib, Gauss-Hermit adaptiv kvadraturasidan foydalanadi.

Xuddi shu model melogit yordamida mos bo'lishi mumkin, u sukut bo'yicha faqat 7 ta integratsiya nuqtasini ishlatadi. Yaxshi yozishmalar olish uchun biz raqamni 12 ga o'zgartirishimiz mumkin.

Odatiy bo'lib, R bu holatda birlashtirilmaydigan PQL yaqinlashuvidan foydalanadi. Keling, Gaussning 12 punktli moslashuvchan kvadraturasini aniqlaymiz va taxminlarni solishtiramiz:

E'tibor bering, xtlogit qayd qilingan dispersiya (va standart og'ish) haqida xabar beradi, melogit esa dispersiya haqida xabar beradi, lekin natijalar ekvivalentdir. Boshqa taxminlar juda yaqin.

Ko'ryapmizki, sobit effektlar o'xshash, lekin PQL ona darajasidagi farqni kam baholaydi. Aytgancha, kvadraturaning oddiy tekshiruvi - bu to'rtburchaklar sonini ko'paytirish va barcha hisob -kitoblar deyarli o'zgarmaganligini tekshirish.

Hisob -kitoblarni talqin qilish

Hisoblangan sobit effektlarni eksponentatsiya qilish va odatiy usulda koeffitsientlar nisbati sifatida talqin qilish mumkin. Masalan, kollej koeffitsienti 2,81, bu kollej bitiruvchisi uchun kasalxonaga yotqizish ehtimoli xuddi shu kuzatilgan va kuzatilmagan xususiyatlarga ega bo'lgan o'rta maktab bitiruvchisidan 2,81 baravar ko'p, shu jumladan daromad, kasalxonaga masofa va onaga xos qoldiq.

Tasodifiy ta'sirning standart og'ishi, xuddi shunday, oddiy standart tasodifiy ta'sir koeffitsienti sifatida talqin qilinishi mumkin. Bu holda 1,24 eksponentli standart og'ish 3,47 ga teng bo'ladi, shuning uchun kuzatilmagan xarakteristikasi uni bitta standart og'ishidan o'rtacha ko'rsatkichdan yuqori bo'lgan ayolni kasalxonaga yotqizish ehtimoli bir xil bo'lgan o'rtacha ayolnikidan uch yarim baravar ko'pdir. kuzatilgan xususiyatlar, shu jumladan daromad, ta'lim va kasalxonaga masofa.

Sinf ichidagi korrelyatsiya

Stata's xtlogit maxfiy shkaladagi "rho" sinf ichidagi korrelyatsiyasini 0,32 ga teng deb hisoblaydi. Biz bu natijani tasdiqlashimiz mumkin. Biz yashirin miqyosda sinf ichidagi korrelyatsiyani onalik darajasidagi taxminiy dispersiya yordamida hisoblashimiz mumkin va 1-darajali dispersiya p 2 /3 ekanligini eslaymiz:

Sinf ichidagi 0,32 korrelyatsiya bir onaning ikkita tug'ilishi uchun kasalxonada tug'ilishning yashirin moyilligi o'rtasidagi bog'liqlikni aks ettiradi. Bu shuni anglatadiki, shifoxonada tug'ilishning yashirin moyilligi farqining uchdan bir qismi, bundan tashqari, daromad, ta'lim va kasalxonaga masofa bilan izohlanadi, bu onaning boshqa xususiyatlariga bog'liq bo'lishi mumkin.

Biz tasodifiy effektni "birlashtirishni" talab qiladigan o'rtacha chiziqli bashoratchi bo'yicha ham aniq korrelyatsiyani hisoblashimiz mumkin . Xtrho buyrug'i buni biz uchun median yoki boshqa kvantlarda hisoblashi mumkin. Bu buyruq faqat xtlogit, xtprobit yoki xtcloglogdan keyin mavjud. Yaxshiyamki, bizning taxminiy bahoimiz xtlogit. Buni biz, birinchi navbatda, median chiziqli bashoratchini, so'ngra tasodifiy effektni birlashtirish uchun gauher () funktsiyasidan foydalanib, bitta va ikkita kasalxonaga etkazib berishning o'rtacha ehtimolini hisoblash orqali qilishimiz mumkin. Quyida ko'rsatilganidek, funktsiyani to'g'ridan -to'g'ri ushbu veb -saytdan olish mumkin.

Kasalxonada bitta tug'ilish ehtimoli 23,9% ni, ikkitasi esa 9,38% ni tashkil qiladi, bu yuqoridagi jadvalga olib keladi.

Biz u o'rtasidagi xususiyatlarga ega bo'lsa, shu ayolning ikki tug'ilishi uchun yetkazib berish haqiqiy joyda o'rtasidagi munosabatlar bir Pearson ning teng ekanligini ko'rib r 0.20, bir Yule ning Q 2,73 bir farq darajasi, yoki, ehtimol, ko'proq tanish nazaridan 0.46. Bu shuni anglatadiki, shifoxonada oldingi tug'ilgan ayolning kasalxonaga yotqizish ehtimoli boshqa tug'ilgan boshqa ayollarga qaraganda 2,73 baravar ko'p.

Aholining o'rtacha ta'siri

Avvalroq, ta'limning ta'siri shuni ko'rsatadiki, kollej bitiruvchisi kasalxonaga yotqizish ehtimoli xuddi shu kuzatilgan va kuzatilmagan xususiyatlarga ega bo'lgan o'rta maktab bitiruvchisidan 2,8 baravar ko'p. Bu ikki xil ta'lim stsenariysi bo'yicha, xuddi shu ayolga kasalxonaga yotqizish imkoniyatlarini solishtirib, mavzuga xos ta'sir. Bundan tashqari, tasodifiy ta'sirning sobit qiymati berilgan shartli ta'sir.

Shuningdek, biz tasodifiy ta'sirni o'rtacha hisoblash yoki "birlashtirish" orqali aholi o'rtacha ta'sirini hisoblashimiz mumkin . Asosan, bu tasodifiy effekt va o'rtacha qiymatning turli qiymatlarida ta'sirni hisoblashni o'z ichiga oladi va uni raqamli integratsiya yoki simulyatsiya yordamida hisoblash mumkin. O'rnatilgan _gauss_hermite_nodes () funktsiyasi bilan Gauss-germit integratsiyasidan foydalanib, o'rtacha 3,74 masofadagi ta'limning ta'sirini va 5,88 jurnalining o'rtacha daromadini topamiz.

Biz 2,21 koeffitsientini olamiz. Bu kattalik jihatidan sub'ektning o'ziga xos koeffitsienti 2.81 ga qaraganda kichikroq.

Hisoblashga boshqa yondashuvlar

Siz ushbu veb -saytda Bayesning uchta usuli yordamida bir xil ma'lumotlarning tahlilini topasiz: