ivprobit r语言代码
时间: 2024-06-11 13:02:14 浏览: 20
ivprobit是R语言中的一个包,它用于实现经济学中的IVProbit模型。在经济学中,IVProbit模型通常用于处理具有内生二元选择的问题,例如劳动力参与和医疗保健利用等问题。
IVProbit模型是一种概率模型,可以通过R语言中的ivprobit包来实现。这个包提供了一些函数,如ivprobit(),用于估计模型参数和执行相关的推断检验。在使用这个包之前,需要安装和加载它。
下面是一个使用ivprobit包估计模型参数的示例:
1. 安装ivprobit包
```R
install.packages("ivprobit")
```
2. 加载ivprobit包
```R
library(ivprobit)
```
3. 载入数据
假设我们有一个数据集,其中包含以下变量:内生二元选择变量(endog),工资变量(wage),教育变量(educ),以及一个工资工具变量(exper)。
```R
data(mydata)
```
4. 估计IVProbit模型
```R
model <- ivprobit(endog ~ wage + educ | exper, data = mydata)
summary(model)
```
这段代码将使用数据集mydata估计IVProbit模型,并打印出参数估计结果和推断检验结果。
相关问题
Ivprobit的工具变量两阶段回归代码
以下是一个可能的工具变量两阶段回归的ivprobit代码:
```
use "mydata.dta", clear
* 定义变量
gen double ystar = .
gen double iv = .
gen double z = .
* 第一阶段回归
reg iv x1 x2 x3 x4
* 存储预测值
predict ivhat, xb
* 计算y的星号值
gen double ystar = invnorm(ivhat * (1 - 2 * invnorm(iv)))
* 第二阶段回归
ivprobit y x1 x2 x3 x4 (z = iv)
* 输出结果
estimates store ivprobit
estimates table ivprobit
```
在这个代码中,我们首先定义了三个新变量:`ystar`,`iv`和`z`。`ystar`是因变量的潜在值,基于正态分布的假设,它等于因变量在给定协变量下的线性组合的逆标准正态分布累积分布函数。`iv`是我们选择的工具变量,可能与因变量的潜在值相关,但不直接影响因变量。`z`是用于指定工具变量的附加变量,它在第二阶段回归中作为工具变量的一部分。
在第一阶段回归中,我们使用所有的协变量来预测工具变量`iv`。我们使用`reg`命令,但我们可以使用任何其他的回归命令。我们将预测值存储在`ivhat`变量中,以便在第二阶段回归中使用。
接下来,我们计算因变量的潜在值`ystar`,根据上面提到的公式,使用`invnorm()`函数(逆标准正态分布累积分布函数)。
最后,我们在第二阶段回归中使用`ivprobit`命令,指定`z = iv`来使用`iv`作为工具变量的一部分。我们将估计值存储在`ivprobit`中,并使用`estimates table`命令输出结果。
需要注意的是,这只是一个示例代码,实际使用中可能需要根据数据和研究问题进行修改。
stata ivprobit
Stata是一种统计分析软件,而ivprobit是Stata中的一个命令,用于进行工具变量(Instrumental Variable)的二进制选择模型(Probit Model)估计。
在经济学和其他社会科学研究中,当存在内生性问题时,常常需要使用工具变量来解决内生性引起的估计偏误。ivprobit命令可以用于估计具有内生性解释变量的二进制选择模型,并通过使用工具变量来解决内生性问题。
ivprobit命令的基本语法如下:
ivprobit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]
其中,depvar是二进制选择模型的因变量,indepvars是模型中的自变量,if和in是可选的条件语句,weight是可选的样本权重,options是其他可选参数。
使用ivprobit命令时,需要提供工具变量,并确保工具变量满足一些关键的假设条件,例如工具变量与内生解释变量相关但与误差项不相关。
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