R语言中计算McFadden's R-squared
时间: 2023-07-10 16:10:35 浏览: 152
在R语言中,计算McFadden's R-squared可以使用以下代码:
```
# 假设你已经根据模型拟合好了一个Logistic回归模型,例如:
model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = mydata, family = binomial)
# 计算McFadden's R-squared
library(pscl)
pR2(model)
```
其中,`pR2`函数来自于`pscl`包,它可以计算出McFadden's R-squared。在上面的代码中,`y`是因变量,`x1`、`x2`、`x3`是自变量,`mydata`是数据集。你可以将这些变量替换为你自己的变量。
相关问题
python无序logit回归模型代码,包括导入文件,模型代码,输出卡方检验结果代码,拟合优度检验代码、参数的显著性检验代码
在Python中,无序Logistic回归(也称为Probit或Categorical Probit Regression)通常用于处理分类数据,特别是当类别之间是有序的,但你希望模型处理非顺序的关系。`scikit-learn`库中的`LogisticRegression`类默认就是有序Logistic回归,如果你想做无序Logit,你需要使用`mlogit`库,它是专为多分类和无序Logit设计的。
首先,确保已经安装了`mlogit`库,如果没有安装,可以通过`pip install mlogit`来安装。
下面是一个简单的无序Logit回归模型的例子,我们将使用`mlogit`库并假设你有一个CSV文件`data.csv`:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
from mlogit import MLogit
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
import statsmodels.api as sm
# 1. 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 假设'outcome'列是分类变量,而'regressors'列是你感兴趣的自变量
y = df['outcome']
X = df[['regressor1', 'regressor2', 'regressor3']] # 替换为你的特征列名
# 2. 数据预处理(如有必要)
# 对分类变量进行哑编码或其他预处理步骤
# 3. 创建MLogit模型
model = MLogit(y, X)
# 4. 拟合模型
results = model.fit()
# 5. 输出卡方检验结果(McFadden's R^2)
mcfr_squared = results.prsquared
print(f"McFadden's R^2: {mcfr_squared}")
# 6. 拟合优度检验
# 这里通常用R-squared类似的方式衡量,但mlogit库没有直接提供,你可以自己计算似然比统计量
# 例如,你可以计算观测值和拟合值的差异
# 7. 参数的显著性检验
# 使用statsmodels的summary方法来查看p-values
summary = results.summary()
p_values = summary.loc['coef', 'Pr(>|z|)'].values
significant_params = [param for param, p in zip(summary.index, p_values) if p < 0.05]
print(f"Significant parameters: {significant_params}")
# 8. 可能还需要检查VIF(Variance Inflation Factor)以评估多重共线性
X = sm.add_constant(X)
vif = pd.Series([variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape)], index=X.columns)
print("VIF values for each variable:\n", vif)
```
注意:`mcfr_squared`通常在无序Logit回归中不是最优度量,因为它假设模型能够完美拟合数据。对于无序Logit,更合适的度量可能是AIC(Akaike Information Criterion)或BIC(Bayesian Information Criterion)。
国际上知名的计量经济学家,有哪些?
1. James J. Heckman
2. Daniel McFadden
3. Clive W.J. Granger
4. Robert F. Engle
5. Christopher A. Sims
6. Angus Deaton
7. James H. Stock
8. Richard Blundell
9. Guido Imbens
10. Joshua D. Angrist
11. David Card
12. Esther Duflo
13. Thomas J. Sargent
14. Lars Peter Hansen
15. Edward C. Prescott
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17. Paul Krugman
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19. George A. Akerlof
20. Michael Spence
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