R-指定具有固定效應的邏輯回歸的正確方法？

Question

假設我有美國籃球比賽百萬次傳球的數據。 數據如下例所示：

data <- data.frame(same_team = c(0,0,1,0,1,0),
               length_pass= c(1,2,5,7,1,3),
               year= c(1,1,1,2,2,2),
               mean_length_pass_team= c(15,15,9,14,14,8),
               team= c('A', 'A', 'B', 'A', 'A', 'B'))

data
  same_team length_pass year mean_length_pass_team team
1         0           1    1                    15    A
2         0           2    1                    15    A
3         1           5    1                     9    B
4         0           7    2                    14    A
5         1           1    2                    14    A
6         0           3    2                     8    B

每個觀察結果都是從X隊的一名玩家到另一名玩家的傳遞。 因變量記錄同一團隊（0/1）中球員之間的傳球是否完成。

我想估計length_pass對same_team傳遞的影響，控制year和mean_length_pass_team 。 我也想控制team固定效果。

以下具有固定效應的logit回歸模型規格正確嗎？

我尤其不確定團隊固定效果是否正確指定。

library(bife)
bife(same_team ~ length_pass + year + mean_length_pass_team | team, data=data)

library(survival)
clogit(same_team ~ length_pass + year + mean_length_pass_team + strata(team), data=data)

Answer 1

值得看看完整模型（我認為您不需要mean_length_pass_team ），

m1 <- glm(same_team ~ year * length_pass * team, data = data, family = binomial)
summary(m1)

看看你是否得到了重要的互動？ 由於您想控制mean_length_pass_team ，這是length_pass ， team和year的函數， length_pass我想說您隱含地期望它們。