如何预测随机和固定效应模型？

Question

我最近刚做从STATA于R的改变,并有一些麻烦实施将R等价的命令,STATA xtlogit,fe or re和predict.我可以请求一些帮助来调整以下场景:

  data <- read.table("http://people.stern.nyu.edu/wgreene/Econometrics/healthcare.csv",header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)

   require(caret) # for confusionMatrix

   #### subset into test & train according to the panel nature (split  individuals rather then observations)
   nID <- length(unique(data$id))
   p = 0.50# partition

   inTrain <- sample(unique(data$id), round(nID * p), replace=FALSE)

   training <- data[data$id %in% inTrain, ] 

   testing <- data[!data$id %in% inTrain, ] 


   pooled <- glm(WORKING~WHITEC+FEMALE+BLUEC+HHNINC+AGE+AGESQ+EDUC+DOCVIS,data=training, family=binomial(link="logit"))

   prediction.working= round(predict(pooled,newdata=testing,type="response"))

   confusionMatrix(prediction.working,testing$WORKING) # Accuracy between both

另外,我想对随机效果和固定效果做这些程序.所以我首先尝试了随机效果:

   library(glmmML)
   RE <- glmmML(WORKING~WHITEC+FEMALE+BLUEC+HHNINC+AGE+AGESQ+EDUC+DOCVIS, family=binomial(link="logit"), data=training, cluster=id, method="ghq", n.points=12)



    prediction.working= round(predict(RE,newdata=testing,type="response"))

但这似乎不起作用.我可以询问如何调整glm关于随机效果和固定效果的模型以便使用该predict功能.

Answer 1

欢迎来到 R。我也是 STATA 皈依者。

这是一个棘手的问题，但理解它的答案至关重要。要理解为什么该predict函数不适用于 glmmML，您需要了解 S3 方法（请参阅http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html）。

让我解释一下。R 是一种面向对象的语言。这意味着R中的一切都是对象（即向量、函数、data.frame）。每个对象都包含属性。属性本质上是关于对象本身的元数据。例如，data.frame 中变量的名称就是属性。所有对象都具有的一个属性是类。要查看任何对象的类，只需调用该class()函数即可。

很多（但不是全部）函数都使用 S3 方法。该predict函数是这些函数之一。这意味着当您调用 时predict，该predict函数会查看对象的类。然后根据类别选择应使用哪个其他预测函数。例如，如果您的对象是 class lm，则预测函数将调用该predict.lm函数。其他predict函数包括：predict.glm用于glm类的对象、predict.loess用于loess类的对象、predict.nls用于nls类的对象等（要查看完整列表，请阅读predict帮助）。不幸的是，不predict.glmmML存在任何功能。predict因此，当您在类的对象上调用该函数时glmmML，您会收到错误。

id <- factor(rep(1:20, rep(5, 20)))
y <- rbinom(100, prob = rep(runif(20), rep(5, 20)), size = 1)
x <- rnorm(100)
dat <- data.frame(y = y, x = x, id = id)
fit.2 <- glmmML(y ~ x, data = dat, cluster = id)
predict(fit.2)
Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "glmmML"
class(fit.2)
 [1] "glmmML"

该错误信息非常丰富。它基本上说 R 尝试使用 S3 方法，但是没有“predict.glmmML”

mclogituser227710建议的功能怎么样？让我们来看看

data(Transport)

fit <- mclogit(
  cbind(resp,suburb)~distance+cost,
  data=Transport
)

class(fit)
[1] "mclogit" "lm"

的类别fit是mclogit和lm。将predict工作？是的！当您调用predict(fit)该predict函数时，将首先查找predict.mclogit不存在的 a 。接下来它将寻找predict.lm. 这确实存在。