计算加权 logit 模型的边际效应答案

【问题标题】：Calculating marginal effects for a weighted logit model计算加权 logit 模型的边际效应
【发布时间】：2015-03-04 19:31:59
【问题描述】：

我使用“调查”包计算了加权 logit 模型。

 library(survey)

 Mod_design <- svrepdesign(variables = Data,
                    weights = weights,
                    repweights = REP_WGT,
                    type = "JKn",
                    scale = 1,       
                    rscales = 1)

 Mod <- svyglm(Education ~ 
                 Sex + Age + Edu_Parents, 
                 family = quasibinomial, design = Mod_design)

现在我想计算这个模型的边际效应。如果没有权重，我通常会使用 mfx 包的 logitmfx 函数。不幸的是，无法使用这个包计算加权模型的边际效应，到目前为止我还没有找到解决这个问题的方法。

有没有一种方法可以计算加权模型的边际效应？

【问题讨论】：

这可能是一个 CrossValidated 问题，因为您必须知道如何计算这些，因为 R 中可能没有开箱即用的解决方案。

标签： r logistic-regression glm

【解决方案1】：

您可以使用以下代码从 R 包 survey 中通过 svyglm 估计的模型获得边际效应：

summary(margins(MODEL_NAME, variables = "VARIABLE_OF_INTEREST", design=YOUR_DESIGN))

【讨论】：

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