我对包Zelig非常困惑，尤其是函数sim。 我想要做的是使用我的数据子集估计逻辑回归，然后估计剩余数据的拟合值，以查看估计的执行情况。一些示例代码如下：
数据（道岔）
投票率＆lt; - data.table（投票率）
随机播放数据
投票率＆lt; - 投票率[样本（.N，2000）]
创建回归样本
turnout_sample＆lt; - turnout [1：1800，]
为数据外测试创建样本
turnout_sample2＆lt; - turnout [1801：2000，]
运行回归
z.out1＆lt; - zelig（投票〜年龄+种族，模特=＆＃34; logit＆＃34;，data = turnout_sample）
摘要（z.out1） 型号：
呼叫： z5 $ zelig（公式=投票〜年龄+种族，数据= turnout_sample）
Deviance Residuals：
Min 1Q Median 3Q Max
-1.9394 -1.2933 0.7049 0.7777 1.0718
系数： 估计标准。误差z值Pr（＆gt; | z |） （截距）0.028874 0.186446 0.155 0.876927 年龄0.011830 0.003251 3.639 0.000274 racewhite 0.633472 0.142994 4.430 0.00000942
（二项式族的色散参数为1）
Null deviance: 2037.5 on 1799 degrees of freedom
剩余偏差：2002.9对1797自由度 AIC：2008.9
Fisher评分迭代次数：4
下一步：使用＆＃39; setx＆＃39;方法
将x值设置为剩余的200个观察值
x.out1＆lt; - setx（z.out1，fn = NULL，data = turnout_sample2）
模拟
s.out1＆lt; - sim（z.out1，x = x.out1）
获取拟合值
fit＆lt; - s.out1 $ getqi（＆＃34; ev＆＃34;）
我不明白的是，现在安装的列表包含1000个值，所有值都在0,728和0,799之间。 1.当我想要估算的是200个观测值的拟合值时，为什么有1000个值？ 2.为什么观察结果如此紧密分组？
我希望有人能帮助我。
祝你好运
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第一个问题：
从sim（sim(obj, x = NULL, x1 = NULL, y = NULL, num = 1000 ..）的签名中，您会看到默认的模拟数量为1000.如果您想拥有200，请设置{{1 }}。
但是，您使用此example from documentation中的num=200实际上会生成（模拟）某人投票给定某些值的概率（由sim计算或计算并固定在某些值上，如这setx）。
因此，在您的情况下，您有1000个模拟概率值介于0,728和0,799之间，这是您应该得到的。