SAS中的分数logit模型

Question

在制度上限制使用SAS（是的，我知道）。我有一个基本规范我在Stata / R运行没问题：分数logit模型（Papke Wooldridge 1996）。它是具有二项分布假设和logit链接函数的GLM。数据上下文是单位间隔百分比数据中的固定时间序列。

在Stata中，这很容易运行

glm Y X, family(binomial) link(logit)

R中的

是

aModel <- glm(Y ~ X, family=binomial(link=logit), data = aDataFrame)

尝试使用proc GLIMMIX在SAS中执行此操作：

proc glimmix data =aDataTable method = rspl;
class someClassifier anotherClassifier;
model Y = X / dist = binomial link = logit SOLUTION; 
random _residual_; 
run;

我正在处理一个面板数据集，它与R或Stata语法无关，但似乎是proc glimmix所需的信息，因此我包含了一个“类”行。我能够拟合与Stata / R的原始模型非常接近的模型，但是当我们查看单个参数或预测值（不同预测值之间的相关性约为0.97）时，我们能够以非平凡的方式进行区分。任何人都可以建议在SAS中进行分数对数的正确方法吗？我认为如上所述包含“随机”线是一个麻烦的来源，因为这似乎通过额外的矩阵*向量运算向模型添加随机效应。

Answer 1

事实证明，解决方案很简单。需要使用：      method = QUAD 这将使用准最大似然估计，与Stata和R中使用的相同。