SAS中的分数logit模型

-1

制度上限制使用SAS（是的，我知道）。我有一个在Stata/R中运行的基本规范没有问题：分数逻辑模型（Papke Wooldridge 1996）。这是一个具有二项分布假设和logit连接函数的GLM。数据上下文是单位间隔百分比数据中的固定时间序列。SAS中的分数logit模型

在Stata这是很容易为

glm Y X, family(binomial) link(logit)

R中运行它是

aModel <- glm(Y ~ X, family=binomial(link=logit), data = aDataFrame)

试图使用PROC GLIMMIX为此在SAS：

proc glimmix data =aDataTable method = rspl; 
class someClassifier anotherClassifier; 
model Y = X/dist = binomial link = logit SOLUTION; 
random _residual_; 
run;

我处理使用面板数据集，这在R或Stata语法中无关紧要，但似乎是proc glimmix所需的信息，因此我的包含'class'行。我能够拟合与Stata/R的原始数据非常接近的模型，但当我们查看单个参数或预测值（不同预测值之间的相关性约为.97）时，这些模型在非平凡方面有所不同。任何人都可以建议在SAS中使用分数逻辑吗？我认为如上所述包含一个“随机”行是麻烦的一个来源，因为这似乎通过额外的矩阵*向量操作向模型添加了随机效应。

来源

2017-09-12 JPErwin

为什么要在您的CLASS语句中添加不属于MODEL语句部分的变量？你也有任何缺失的值？ – Tom

解决方案很简单。需要使用： method = QUAD 它将使用准最大似然估计，与Stata和R中使用的相同。

来源

2017-09-12 19:23:36 JPErwin

SAS中的分数logit模型

回答

相关问题