给定 B1 的值，如何使用 Predict() 线性 model

Question

library(wooldridge)
library(tidyverse)
library(stargazer)
setwd("C:/Users/Charlie/Desktop/R Homework")

data(wage1)

reg_wage1 <- lm(lwage ~ female + educ + (female * educ), data = wage1)

stargazer(reg_wage1, type = "text")

female_at_zero <- data.frame(female=0)
pred <- predict(reg_wage1, female_at_zero)

stargazer(pred, type = "text")

我的问题是，当我尝试运行此代码时，它一直要求我输入 educ 的值，但我不想更改教育，我只想在女性等于 0 时在 stargazer 中查看模型的结果。

Answer 1

您遇到的问题是您已经使用educ定义了 model reg_wage1 ，因此它不知道如何在没有educ值的情况下进行预测。 lm已根据educ变量的值定义了female变量（更不用说您添加到模型中的交互变量）。 如果你想看到female = 0对lwage的影响，你将不得不重新定义你的 model。

另一种选择是简单地调用female_at_zero <- data.frame(female = 0, educ = 0) 。 通过将educ设置为 0，您实际上只是在查看female的效果。 但是这个解决方案是多余的，因为pred的值将只是stargazer(reg_wage1, type = "text")的 output 中Constant的值。 这是因为线性 model ( lm ) 将其截距 ( Constant ) 定义为所有自变量都等于 0 的点。