PLM 模型的边距

【问题标题】：Margins for PLM ModelsPLM 模型的边距
【发布时间】：2021-05-24 19:36:18
【问题描述】：

我知道这个问题被问了多次，但没有一个得到令人满意的答案。我对使用 R（从 Stata 过渡）很陌生，我想知道 plm 模型是否可以进行边际效应计算？

如果不是，你如何处理这个问题来计算边际效应？我的一个想法是使用 lm 模型并包含因子（“group_id”）和因子（“year”）。但是，考虑到运行代码的样本量很大（无法分配足够大小的向量），这确实不是一个可行的解决方案。

我对仅将 Stata 用于边距和边距绘图命令感到犹豫。任何帮助将不胜感激。

谢谢。

【问题讨论】：

放一些可重现的数据集示例（首选 dput 格式）和代码的主要部分，以使问题更容易解决。同样在问题区域，只需编写主要问题和代码。没必要写“我很犹豫”、“我明白”或“谢谢”之类的话。

标签： r margins plm

【解决方案1】：

The marginaleffects package可以计算许多（但不是全部）模型产生的边际效应 plm。（免责声明：我是维护者。）

library(plm)
library(marginaleffects)
data(Grunfeld)

mod <- plm(inv ~ value * capital, data = Grunfeld, model = "random", effect = "individual")

mfx <- marginaleffects(mod, type = "probs")

summary(mfx)

## Average marginal effects 
##    type    Term  Effect Std. Error z value   Pr(>|z|)   2.5 % 97.5 %
## 1 probs capital 0.13812   0.022647   6.099 1.0688e-09 0.09373 0.1825
## 2 probs   value 0.08996   0.009234   9.743 < 2.22e-16 0.07187 0.1081
## 
## Model type:  plm 
## Prediction type:  probs

【讨论】：