使用 margins 命令获取结果变量的预测值-解网

问：

我拟合了一个多项式逻辑模型，如下所示。使用 margins 命令，我想获取结果变量的预测值，同时将预测变量设置为某些特定值。换句话说，我想复制下面的 Stata 代码。Chatgpt 给了我代码，我也粘贴在下面，但它返回错误“find_terms_in_model.default（model， variables = variables）中的错误：”变量“中的某些值不在模型术语中。

我的多项式 LOGIST 代码

library(nnet)
model <- multinom(obesity_E ~ age_100 + I(age_100^2) + obesity + age_100:obesity +
                  covid:race + age_100:race + education + education:race +
                  rabplace_5, data = female_98_2020, maxit=1000)

ChatGPT 建议的代码

margins_model <- margins(model, variables = "obesity:race:rabplace_5",
                         at = list(age_100 = seq(0, 25, 1)), atMethod = "mean",
                         method = "probs", force = TRUE, noSe = TRUE,
                         save = "tran_point_F", replace = TRUE)

我的 Stata 代码

margins  , at (age_100=(0 (1) 25) obesity=(1 (1) 4) race=(0 (1) 3) rabplace_5=(1 (1) 5)) atmeans force nose saving(tran_point_F, replace )

R stata NNET 边际效应

library(nnet)
library(marginaleffects)

m <- multinom(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, data = iris, trace = FALSE)

avg_predictions(m, newdata = datagrid(Petal.Length = c(1, 4, 6)))
# 
#       Group Estimate Std. Error    z Pr(>|z|)    S  2.5 % 97.5 % Petal.Width Petal.Length
#  setosa        0.333     0.0479 6.95  < 0.001 38.0 0.2389  0.427         1.2            1
#  versicolor    0.382     0.1195 3.20  0.00139  9.5 0.1477  0.616         1.2            4
#  virginica     0.285     0.1192 2.39  0.01672  5.9 0.0516  0.519         1.2            6
# 
# Columns: rowid, group, estimate, std.error, statistic, p.value, s.value, conf.low, conf.high, Species, Petal.Width, Petal.Length

感谢您的有益澄清！在建议的解决方案中，我们将 Petal.Length 的值设置为 1、4 和 6。如果这是正确的，我想知道为 Petal.Width 设置了什么值？另外，我想知道下面建议的代码与您的代码有何不同：花瓣：predicted_probs <- predict（model， newdata = datagrid（Petal.Length = c（1， 4， 6））， type = “probs”）

1赞 Vincent 6/3/2023

datagrid将其他变量设置为它们的均值，但可以自定义。请参阅文档。在这种情况下，两者之间应该没有区别，除了返回不确定估计值。这里的预测小插曲中有大量示例和详细教程：vincentarelbundock.github.io/marginaleffects/articles/...predictions()avg_predictions()

上一个：如何修复 cbind（1， pred） %*% weights[[num_hidden_layers + 1]] 中的错误：需要数值/复数矩阵/向量参数

下一个：保存和加载 PyTorch NN 模型（.nnet 或 .onnx 格式）

使用 margins 命令获取结果变量的预测值

Obtaining predicted values of the outcome variable using margins command

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