Question

我的问题很容易理解，但我无法找到解决方案。

我使用mLogit库在R中使用以下代码：

library("mlogit")
dat = read.csv("ExpeData.csv",  header = TRUE)
ExpData<- mlogit.data(dat,shape="wide", varying = 3:14, choice = "Choice",sep=".")
wrf<- mlogit(Choice ~ price+distance+inveh+onoff+prob|0, ExpData)
summary(wrf)

我得到的输出如下：

Call:
mlogit(formula = Choice ~ price + distance + inveh + onoff + 
    prob | 0 , data = ExpData, method = "nr", print.level = 0)

Frequencies of alternatives:
   alt1    alt2 
0.51431 0.48569 

nr method
4 iterations, 0h:0m:0s 
g''(-H)^-1g = 1.55E-07 
gradient close to zero 

Coefficients :
            Estimate  Std. Error  t-value  Pr(>|t|)    
price    -7.3472e-01  3.1842e-02 -23.0735 < 2.2e-16 ***
distance -5.8012e-04  6.6842e-05  -8.6790 < 2.2e-16 ***
inveh    -1.0994e-02  4.5466e-03  -2.4180 0.0156048 *  
onoff     1.1858e-01  3.4718e-02   3.4157 0.0006363 ***
prob      5.6877e-01  8.2690e-02   6.8784 6.053e-12 ***

---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Log-Likelihood: -2912.3

我想获得 McFadden和似然比率测试

有什么问题？

Answer 1

我要离开搜索麦克法登给你。你应该在发布之前做到这一点。要做LRT，您需要将两个模型与您感兴趣的协变量和没有它/它们的较小模型进行比较。在？lrtest修改示例：

library("mlogit")
data("TravelMode", package = "AER")
ml <- mlogit(choice ~ wait + travel + vcost, TravelMode,
             shape = "long", chid.var = "individual", alt.var = "mode")
ml0 <- mlogit(choice ~ 1, TravelMode,
               shape = "long", chid.var = "individual", alt.var = "mode")
 lrtest(ml,ml0)
#---------------------
Likelihood ratio test

Model 1: choice ~ wait + travel + vcost
Model 2: choice ~ 1
  #Df  LogLik Df  Chisq Pr(>Chisq)    
1   6 -192.89                         
2   3 -283.76 -3 181.74  < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Answer 2

回答我自己的问题，并不是因为我不理解MC Fadden R ^ 2或测试的用法。我的问题是R ^ 2没有出现在模型摘要中。

我的R版本是2. *。最近我升级了我的电脑并获得了解决我问题的3.1.3版本。现在模型摘要的结果包括：

Log-Likelihood: -7205.8 McFadden R^2: 0.067533 Likelihood ratio test : chisq = 1043.7 (p.value = < 2.22e-16)

我不需要手动估算R ^ 2。

Answer 3

对于可能遇到类似问题的其他人。如果您在mlogit中运行随机参数模型（例如MIXL），则不会报告这些统计信息（McFadden和LRT）。在这种情况下，不会估计空对数可能性，并且不存在空LL值。您可以如上所述手动进行此操作（即仅使用截距来估算空模型，然后是完整模型）。

McFadden R ^ 2和似然比检验未在R中的mLogit中显示

3 个答案: