Question

我有一个回归模型，其中一组指标变量与回归量相互作用。在这种情况下，P值可以很好地用于模型选择。我知道Stata有一个名为margins的命令，在这种情况下它确实有用。例如：

margins, dydx(*)

来自relevant Stata manual

描述

边距是根据某些固定值的先前拟合模型的预测计算的统计数据   协调和平均或以其他方式整合剩余的协变量。   margins命令估计协变量和指定值的响应边距   将结果显示为表格。   能力包括估计的边际均值，最小二乘均值，平均值和条件   边际和部分影响（可以报告为衍生物或弹性），平均值和   条件调整预测和预测利润。

R中是否有类似的功能？

Answer 1

我已经制作了一个名为Stata＆＃39}边缘命令的R端口，直观地称为margins。行为是你可能期望的：

    <ResourceDictionary.ThemeDictionaries>
            <ResourceDictionary x:Key="Default">
                       <SolidColorBrush x:Key="ToggleSwitchFillOn" Color="Red"/>
            </ResourceDictionary>
        </ResourceDictionary.ThemeDictionaries>

与Stata相比：

library("margins")
x <- lm(mpg ~ cyl * hp + wt, data = mtcars)
summary(margins(x))
##  factor     AME     SE       z      p   lower   upper
##     cyl  0.0381 0.5999  0.0636 0.9493 -1.1376  1.2139
##      hp -0.0463 0.0145 -3.1909 0.0014 -0.0748 -0.0179
##      wt -3.1198 0.6613 -4.7176 0.0000 -4.4160 -1.8236

复制R中的Stata边距

描述

1 个答案: