您如何计算 glm.cluster 模型的平均边际效应？

问题描述

我正在寻找一种方法来计算具有聚类标准误差的平均边际效应，我似乎遇到了一些问题。我的模型如下：

cseLogit <- miceadds::glm.cluster(data = data_long,formula = follow ~ f1_distance + f2_distance + PolFol + MediaFol,cluster = "id",family  = binomial(link = "logit"))

其中因变量是二进制 (0/1)，所有解释变量都是数字。我尝试了不同的方法来获得平均边际效应。第一个是：

marginaleffects <- margins(cseLogit,vcov = your_matrix)

这给了我以下错误：

Error in find_data.default(model,parent.frame()) : 
  'find_data()' requires a formula call

我也试过这个：

marginaleffects <- with(cseLogit,margins(glm_res,vcov=vcov))

这给了我这个错误：

Error in eval(predvars,data,env) : 
  object 'f1_distance' was not found
In addition: warnings:
1: In dydx.default(X[[i]],...) :
  Class of variable,f1_distance,is unrecognized. Returning NA.
2: In dydx.default(X[[i]],f2_distance,is unrecognized. Returning NA.

你能告诉我我做错了什么吗？如果我没有提供足够的信息，请告诉我。提前致谢。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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