указание вероятностных весов в R * без * с помощью пакета опроса Lumley

Я был бы очень признателен за любую помощь с указанием весов вероятности в R без использования пакета опроса Lumley. Я провожу анализ посредничества в R с помощью пакета посредничества Imai et al, который в настоящее время не поддерживает svyglm.

Код, который я сейчас использую:

olsmediator_basic<-lm(poledu ~ gateway_strict_alt + gender_n + spline1 + spline2 + spline3,
   data = unifiedanalysis, weights = designweight).

Однако я не уверен, правильно ли это взвешивает данные. Причина в том, что этот код дает стандартные ошибки, которые отличаются от тех, что я получаю в Stata. Я использую код Stata:

reg poledu gateway_strict_alt gender_n spline1 spline2 spline3 [pweight=designweight]).

Мне было интересно, не может ли опция весов в R быть для весов обратной вероятности, но я не смог определить это из документации, этого форума или где-либо еще. Если мне что-то не хватает, я действительно извиняюсь - я новичок в R, а также в этом форуме.

Спасибо заранее за вашу помощь.


r stata
person sabaya    schedule 14.06.2012    source источник
comment
Было бы проще, если бы вы привели воспроизводимый пример. Какие значения есть в designweight? вероятности опроса или обратные вероятности. Если вы хотите взвесить обратные вероятности, вы должны указать их как веса.   -  person mnel    schedule 15.06.2012
comment
Спасибо, что ответили, и сожалеем об этом. Значения в расчетном весе являются весами обратной вероятности. Что-нибудь, что я должен делать по-другому?   -  person sabaya    schedule 15.06.2012
comment
Вот ссылка на руководство по заданию хороших вопросов по Stackoverflow: stackoverflow.com/questions/5963269/. Следуя приведенным там предложениям, вы можете увеличить свои шансы получить полезный ответ. Воспроизводимый пример может помочь, как и включение вывода R и Stata при запуске этого воспроизводимого примера.   -  person Mark Miller    schedule 15.06.2012

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

В документации R указано, что weights Параметр функции lm обратно пропорционален дисперсии наблюдений. Это определение аналитических весов или aweights в Stata.

Взгляните на пакет ipw для взвешивания обратной вероятности.

person Fr.    schedule 15.06.2012

arrow_upward
-1
arrow_downward

Чтобы исправить предыдущий ответ, я просмотрел руководство по весам и нашел следующее описание весов в lm

Веса, отличные от NULL, могут использоваться для обозначения того, что разные наблюдения имеют разные дисперсии (при этом значения весов обратно пропорциональны дисперсиям); или, что эквивалентно, когда элементы весов являются положительными целыми числами w_i, каждый ответ y_i является средним из наблюдений единичного веса w_i (включая случай, когда есть w_i наблюдений, равных y_i, и данные суммированы).

На самом деле это частотные веса (веса в статистике). Они умножают наблюдение n количество раз, как определено вектором весов. С другой стороны, веса вероятности относятся к вероятности того, что группа наблюдений включена в генеральную совокупность. Это регулирует влияние наблюдения на коэффициенты, но не на стандартные ошибки, поскольку они не меняют количество наблюдений, представленных в выборке.

person EconomySizeAl    schedule 23.02.2017
comment
Я знал, что этому почти 5 лет, когда я отвечал на него, но как только я наткнулся на него, весь офис вступил в дискуссию о взвешивании. - person EconomySizeAl; 23.02.2017
comment
Это неверно. lm и glm фактически реализуют аналитические веса (aweight в Stata), также известные как веса обратной дисперсии (что соответствует приведенному вами описанию). См., Например, эту ссылку. - person Milan Bouchet-Valat; 02.05.2017