pglm回帰オブジェクトのWaldテスト

Question

pglm（）関数から返されたパネルロジットモデルに対してWaldテストを実行しようとしています。残念ながら、関数で返されるmaxLikオブジェクトのパッケージには標準のWaldテストメソッドが定義されていません。

pglm maxLikオブジェクトに対してWaldテストを実行する方法に関する提案には感謝します。

私の式は次のとおりです。

model1 <- pglm(DV ~ IV1 + IV2 + some_controls, index = c("person_id","year_id"), family = "binomial", model = "random", data = data_frame_name) 

pglmオブジェクトの属性は次のとおりです。

class(model1) 
[1] "maxLik" "maxim" "list" 

names(model1) 
[1] "maximum"  "estimate" "gradient" "hessian"  "code"  "message"  "last.step" "fixed"  "iterations" 
[10] "type"  "gradientObs" "control"  "call"  "args"  "model" 

names(summary(model1)) 
[1] "maximType"  "iterations" "returnCode" "returnMessage" "loglik"  "estimate"  "fixed"   "NActivePar" 
[9] "constraints" 

Answer 1

私は「COEF」と「vcovをサポートしているすべての回帰オブジェクトに対してワルドテストを行うための簡単な方法を発見しました"aod"パッケージを使用する方法。

library(aod) 
wald.test(b = coef(model1), Sigma = vcov(model1), Terms = 1:2) 

"Terms"属性では、モデルからどの用語を共同でテストするかを指定できます。私は試験が見つかりましたhere。

私もStataでテストを実行しました。これは若干異なる結果をもたらしますが、aodテストが提供する値にはまだ近いです。しかし、誰かがRでWaldテストを計算する別の方法を知っている場合や、Stataとaodテスト値に違いがある理由を説明できる場合は、私に知らせてください！