边距软件包命令花费太长时间运行

Question

我想用这样的数据集（与40K的意见），以评估在分对数回归变量的边际效应：

d1<- structure(list(dummy.eleito = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0), 
        dummy.tratamento = c(1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), 
        Escolaridade = c("SUPERIOR_INCOMPLETO", "FUNDAMENTAL_INCOMPLETO", 
             "SUPERIOR_COMPLETO", "FUNDAMENTAL_INCOMPLETO", 
            "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_INCOMPLETO", 
            "SUPERIOR_INCOMPLETO", "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_INCOMPLETO"), 
        Raca = c("Preta_Parda", "Preta_Parda", "Preta_Parda", "Preta_Parda", 
           "Preta_Parda", "Preta_Parda", "BRANCA", "BRANCA", "BRANCA", "BRANCA"), 
        DESCRICAO_SEXO = c("MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", 
             "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", 
             "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO"), 
        votos.cidade = c(6483, 6483, 6483, 6483, 6483, 6483, 4735, 
             4735, 4735, 4735), 
        dummy.prefeito = c(0,1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1), 
        Intensidade.Trat0.Mun = c(0.0152671755725191, 0.0152671755725191, 0.0152671755725191, 0.0152671751, 
               0.0152671755725191, 0.01526717, 0.02857142856, 0.028571428, 0.028571, 0.0285714), 
        Var.Receitas = c(3.25607407, 11.424, 4.5549, -0.832116880227985, 5.78901737320675, -0.02459246, 
             1.151009, -0.3058719238, 0.742947247, -0.2711)), 
       .Names = c("dummy.eleito", "dummy.tratamento", "Escolaridade", "Raca", 
          "DESCRICAO_SEXO", "votos.cidade", "dummy.prefeito", "Intensidade.Trat0.Mun", 
          "Var.Receitas"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame") 

我运行使用glm:

以下回归

model <- glm(dummy.eleito ~ dummy.tratamento + factor(Escolaridade) + 
         factor(Raca) + factor(DESCRICAO_SEXO) + 
         votos.cidade + dummy.prefeito + 
         dummy.tratamento:Intensidade.Trat0.Mun + 
         Var.Receitas + Var.Receitas:dummy.tratamento, 
         data = d1, 
         family = binomial(link = 'logit')) 

然后我在某些点计算边际效应：

m <- margins(model, at = list(dummy.tratamento = 1, 
           Intensidade.Trat0.Mun = fivenum(d1$Intensidade.Trat0.Mun)        
           Var.Receitas = fivenum(d1$Var.Receitas)) 

R试图通过整个晚上运行...在早上，仍然没有。这是正常的吗？任何可能的原因？数据是否太复杂？或者，也许回归公式本身？即使我运行margins而不使用at规范，它仍然不会。

任何帮助？

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编辑：

更新R后，它的最新版本，这就是我到底得了：

使用整个数据集运行我需要的回归和margins命令，R需要时间来完成这项工作，但最终确实如此。

但是，在margins内使用参数at时，问题仍然存在。我怀疑这是因为回归具有factor变量。我想我可能会使用我将放在at命令中的参数来手动计算我的因变量的预测值，以便掌握结果。

欢迎任何建议的替代方案。

Answer 1

我想我已经找到了问题。因为你有一个因素DESCRICAO_SEXO仅有一层您的代码产生一个错误：

Error in contrasts<- (*tmp* , value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

接下来，我建议你创建你glm通话之外的因素：

d1$dummy.eleito <- as.factor(d1$dummy.eleito) 
d1$dummy.tratamento <- as.factor(d1$dummy.tratamento) 
d1$Escolaridade <- as.factor(d1$Escolaridade) 
d1$Raca <- as.factor(d1$Raca) 
d1$DESCRICAO_SEXO <- as.factor(d1$DESCRICAO_SEXO) 
d1$dummy.prefeito <- as.factor(d1$dummy.prefeito) 

运行下面的模型（不DESCRICAO_SEXO）工作原理：

model <- glm(dummy.eleito ~ dummy.tratamento + Escolaridade + 
Raca + votos.cidade + dummy.prefeito + Intensidade.Trat0.Mun + 
    Var.Receitas, data = d1, family = binomial(link = 'logit')) 

但是，它仍然抛出以下警告：

Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

您可以阅读关于此警告here和here。此警告可能只发生在您提供的小数据集中，而不发生在完整数据集中。你必须尝试看看。