如何计算使用 nnet package 创建的多项 logit model 的边际效应？

Question

我有一个多项式 logit model 使用multinom命令使用nnet R package 创建。 因变量具有三个类别/选择选项。 我正在根据农民特征对选择某种灌溉类型（不灌溉、地表灌溉、滴灌）的概率进行建模。

我想估计边际效应，即当我将自变量 X 增加一个单位时，选择灌溉类型 Y 的概率会改变多少？ 我尝试使用margins package （ marginal_effects ）来执行此操作，但这仅给出数据集中每个观察值的 1 个值。 我期待三个值，因为我想要三种灌溉类型中的每一种的边际效应。

有人知道是否有更好的 R package 用于此？ 或者我是否对margins包做错了什么？ 谢谢你。

Answer 1

您可以使用marginaleffects包来做到这一点（免责声明：我是维护者）。 请注意警告。

library(nnet)
library(marginaleffects)

mod <- multinom(factor(cyl) ~ hp + mpg, data = mtcars, quiet = true)

mfx <- marginaleffects(mod, type = "probs")

## Warning in sanity_model_specific.multinom(model, ...): The standard errors
## estimated by `marginaleffects` do not match those produced by Stata for
## `nnet::multinom` models. Please be very careful when interpreting the results.

summary(mfx)

## Average marginal effects 
##    type Group Term     Effect Std. Error     z value   Pr(>|z|)      2.5 %
## 1 probs     6   hp  2.792e-04  0.000e+00         Inf < 2.22e-16  2.792e-04
## 2 probs     6  mpg -1.334e-03  0.000e+00        -Inf < 2.22e-16 -1.334e-03
## 3 probs     8   hp  2.396e-05 1.042e-126  2.298e+121 < 2.22e-16  2.396e-05
## 4 probs     8  mpg -2.180e-04 1.481e-125 -1.472e+121 < 2.22e-16 -2.180e-04
##       97.5 %
## 1  2.792e-04
## 2 -1.334e-03
## 3  2.396e-05
## 4 -2.180e-04
## 
## Model type:  multinom 
## Prediction type:  probs

Answer 2

marginaleffects效应 package 理论上应该可以工作，但是由于文件大小限制，我的示例无法编译（这意味着我没有足够的 RAM 用于它尝试使用的 1.5 GB 向量）。 它甚至不是那么大的数据集，这很奇怪。

如果对多项模型使用margin_effects marginal_effects() （ margins包），它只显示默认类别的output。 您必须手动设置要查看的每个类别。 您可以用扫帚清理 output，然后结合其他方式。 它很笨重，但它可以工作。

marginal_effects(model, category = 'cat1')