R broom tidy.ivreg 整理 a(n) ivreg 對象

Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

# S3 method for ivreg
tidy(x, conf.int = FALSE, conf.level = 0.95, instruments = FALSE, ...)

參數

x

通過調用 AER::ivreg() 創建的 ivreg 對象。

conf.int

邏輯指示是否在整理的輸出中包含置信區間。默認為 FALSE 。

conf.level

用於置信區間的置信水平(如果 conf.int = TRUE )。必須嚴格大於 0 且小於 1。默認為 0.95，對應於 95% 的置信區間。

instruments

邏輯指示是否從 second-stage 或每個內生回歸量 (F-statistics) 的診斷測試返回係數。默認為 FALSE 。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

細節

此整理器當前僅支持 AER 包輸出的 ivreg 類對象。 ivreg 包還輸出類 ivreg 的對象，並將在以後的版本中得到支持。

也可以看看

tidy() , AER::ivreg()

其他 ivreg 整理器：augment.ivreg() 、glance.ivreg()

值

帶有列的 tibble::tibble()：

conf.high: 估計置信區間的上限。
conf.low: 估計置信區間的下限。
estimate: 回歸項的估計值。
p.value: 與觀察到的統計量相關的兩側 p 值。
p.value.Sargan: 過度識別限製的 Sargan 檢驗的 p 值。
p.value.weakinst: 弱儀器測試的 p 值。
p.value.Wu.Hausman: Wu-Hausman 弱工具的 p 值測試內生性。
statistic: 在回歸項非零的假設中使用的 T-statistic 的值。
statistic.Sargan: 過度識別限製的 Sargan 測試的統計數據。
statistic.weakinst: Wu-Hausman 測試的統計數據。
statistic.Wu.Hausman: Wu-Hausman 弱工具測試內生性的統計數據。
std.error: 回歸項的標準誤差。
term: 回歸項的名稱。

例子


# load libraries for models and data
library(AER)

# load data
data("CigarettesSW", package = "AER")

# fit model
ivr <- ivreg(
  log(packs) ~ income | population,
  data = CigarettesSW,
  subset = year == "1995"
)

# summarize model fit with tidiers
tidy(ivr)
#> # A tibble: 2 × 5
#>   term         estimate std.error statistic  p.value
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 (Intercept)  4.61e+ 0  4.45e- 2    104.   3.74e-56
#> 2 income      -5.71e-10  2.33e-10     -2.44 1.84e- 2
tidy(ivr, conf.int = TRUE)
#> # A tibble: 2 × 7
#>   term         estimate std.error statistic  p.value conf.low conf.high
#>   <chr>           <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>
#> 1 (Intercept)  4.61e+ 0  4.45e- 2    104.   3.74e-56  4.52e+0  4.70e+ 0
#> 2 income      -5.71e-10  2.33e-10     -2.44 1.84e- 2 -1.03e-9 -1.13e-10
tidy(ivr, conf.int = TRUE, instruments = TRUE)
#> # A tibble: 1 × 5
#>   term   num.df den.df statistic  p.value
#>   <chr>   <dbl>  <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 income      1     46     3329. 1.46e-44

augment(ivr)
#> # A tibble: 48 × 6
#>    .rownames `log(packs)`    income population .fitted  .resid
#>    <chr>            <dbl>     <dbl>      <dbl>   <dbl>   <dbl>
#>  1 49                4.62  83903280    4262731    4.56  0.0522
#>  2 50                4.71  45995496    2480121    4.59  0.124 
#>  3 51                4.28  88870496    4306908    4.56 -0.285 
#>  4 52                4.04 771470144   31493524    4.17 -0.131 
#>  5 53                4.41  92946544    3738061    4.56 -0.145 
#>  6 54                4.38 104315120    3265293    4.55 -0.177 
#>  7 55                4.82  18237436     718265    4.60  0.223 
#>  8 56                4.53 333525344   14185403    4.42  0.112 
#>  9 57                4.58 159800448    7188538    4.52  0.0591
#> 10 58                4.53  60170928    2840860    4.58 -0.0512
#> # ℹ 38 more rows
augment(ivr, data = CigarettesSW)
#> # A tibble: 96 × 11
#>    state year    cpi population packs    income   tax price  taxs .fitted
#>    <fct> <fct> <dbl>      <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
#>  1 AL    1985   1.08    3973000  116.  46014968  32.5 102.   33.3    4.56
#>  2 AR    1985   1.08    2327000  129.  26210736  37   101.   37      4.59
#>  3 AZ    1985   1.08    3184000  105.  43956936  31   109.   36.2    4.56
#>  4 CA    1985   1.08   26444000  100. 447102816  26   108.   32.1    4.17
#>  5 CO    1985   1.08    3209000  113.  49466672  31    94.3  31      4.56
#>  6 CT    1985   1.08    3201000  109.  60063368  42   128.   51.5    4.55
#>  7 DE    1985   1.08     618000  144.   9927301  30   102.   30      4.60
#>  8 FL    1985   1.08   11352000  122. 166919248  37   115.   42.5    4.42
#>  9 GA    1985   1.08    5963000  127.  78364336  28    97.0  28.8    4.52
#> 10 IA    1985   1.08    2830000  114.  37902896  34   102.   37.9    4.58
#> # ℹ 86 more rows
#> # ℹ 1 more variable: .resid <dbl>
augment(ivr, newdata = CigarettesSW)
#> # A tibble: 96 × 10
#>    state year    cpi population packs    income   tax price  taxs .fitted
#>    <fct> <fct> <dbl>      <dbl> <dbl>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>
#>  1 AL    1985   1.08    3973000  116.  46014968  32.5 102.   33.3    4.59
#>  2 AR    1985   1.08    2327000  129.  26210736  37   101.   37      4.60
#>  3 AZ    1985   1.08    3184000  105.  43956936  31   109.   36.2    4.59
#>  4 CA    1985   1.08   26444000  100. 447102816  26   108.   32.1    4.36
#>  5 CO    1985   1.08    3209000  113.  49466672  31    94.3  31      4.58
#>  6 CT    1985   1.08    3201000  109.  60063368  42   128.   51.5    4.58
#>  7 DE    1985   1.08     618000  144.   9927301  30   102.   30      4.61
#>  8 FL    1985   1.08   11352000  122. 166919248  37   115.   42.5    4.52
#>  9 GA    1985   1.08    5963000  127.  78364336  28    97.0  28.8    4.57
#> 10 IA    1985   1.08    2830000  114.  37902896  34   102.   37.9    4.59
#> # ℹ 86 more rows

glance(ivr)
#> # A tibble: 1 × 8
#>   r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value    df df.residual  nobs
#>       <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>   <dbl> <int>       <int> <int>
#> 1     0.131         0.112 0.229      5.98  0.0184     2          46    48

源代碼：R/aer-tidiers.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) ivreg object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。