Wald-Test für pglm-Regressionsobjekte

Ich versuche, einen Wald-Test für ein Panel-Logit-Modell durchzuführen, das von der Funktion pglm() zurückgegeben wird. Leider ist im Paket für das von der Funktion zurückgegebene Objekt maxLik keine Standard-Wald-Testmethode definiert.Wald-Test für pglm-Regressionsobjekte

Ich wäre dankbar für Vorschläge zur Durchführung eines Wald-Tests für ein pglm maxLik-Objekt.

Meine Formel ist:

model1 <- pglm(DV ~ IV1 + IV2 + some_controls, index = c("person_id","year_id"), family = "binomial", model = "random", data = data_frame_name)

Die pglm Objektattribute sind:

class(model1) 
[1] "maxLik" "maxim" "list" 

names(model1) 
[1] "maximum"  "estimate" "gradient" "hessian"  "code"  "message"  "last.step" "fixed"  "iterations" 
[10] "type"  "gradientObs" "control"  "call"  "args"  "model" 

names(summary(model1)) 
[1] "maximType"  "iterations" "returnCode" "returnMessage" "loglik"  "estimate"  "fixed"   "NActivePar" 
[9] "constraints"

Quelle

2016-08-08 Phil

Was möchten Sie testen? Typischerweise sind Leute interessiert, wenn Ihr Modell "besser" ist als ein Basismodell. Wenn dies der Fall ist, schätzen Sie auch Ihr Basismodell und führen Sie einen Likelihood-Ratio-Test durch. –

Danke für den Vorschlag. Ich darf das über den Wald-Test hinaus machen! – Phil

fand ich eine einfache Art und Weise für jeden Regressions Objekt Wald Tests zu tun, dass die "Koef" und „vcov unterstützt "Methoden, die das Paket" aod "verwenden.

Das Attribut "Bedingungen" ermöglicht die Angabe, welche Begriffe aus dem Modell gemeinsam getestet werden sollen. Ich habe den Test here gefunden.

Ich führte auch den Test in Stata - es bietet etwas andere Ergebnisse, aber sie sind immer noch ziemlich nah an den Werten der AOD-Test bietet. Wenn jemand jedoch alternative Möglichkeiten zur Berechnung von Wald-Tests in R kennt oder erklären kann, warum es einen Unterschied zwischen den Stata- und aod-Testwerten geben könnte, lassen Sie es mich bitte wissen!

Quelle

2016-08-11 09:52:57 Phil

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