问题描述
我正在撰写一篇关于投资公司及其与可持续金融计划的关系的论文。我正在使用一个包含 307 位投资者的面板数据集，其中 125 位签署了这项可持续计划。
我想添加一个部分，在其中测试哪些变量可能促使他们签署此倡议。
我认为我应该为此使用 logit 回归，但由于没有广泛使用这些，我正在寻找一些指导。
目前的数据是这样的：
| 投资者 | 年 | 活动 | 国家 | 地区 | 策略 | 签字人 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 123 IM | 2002 | 4.45 | 法国 | 欧洲 | VC | 1 |
| 123 IM | 2003 | 3.2 | 法国 | 欧洲 | VC | 1 |
| 123 IM | 2004 | 7.8 | 法国 | 欧洲 | VC | 1 |
| 伊耿 | 2005 | 5.4 | 荷兰 | 欧洲 | 由 | 0 |
| 伊耿 | 2006 | 4.2 | 荷兰 | 欧洲 | 由 | 0 |
| 伊耿 | 2007 | 1.3 | 荷兰 | 欧洲 | 由 | 0 |
正如您所见，签名变量是一个二进制文件，我希望针对它测试国家或地区等变量。
任何提示将不胜感激！
罗里
解决方法
您可以在 R 中使用 glm 函数。以下是一个以国家和活动变量作为自变量的示例：
# Assuming that your dataframe name is df
my_logit <- glm(signatory ~ activity + country,family = 'binomial',data=df)
# Check the output summary
summary(my_logit)