r - R 中的调查加权随机效应 Logit 模型

标签 r model statistics modeling random-effects

我正在尝试使用包括使用调查数据的随机效应的模型来预测二元结果。我在下面包含了对抽样设计的描述,因此请随时对我的调查加权方法发表评论。我的主要问题是如何在调查加权模型中包含随机效应。这是到目前为止的代码:

# Libraries
library(survey)
# Make dataframe object where d is the working dataframe
dfobj <- svydesign((id = ~cluster+household, strata = ~interaction(region, urban)  weights = ~chweight, strata = ~strata, data = d)

# Run a logit model
formula1 <- stunting ~ modern_toilet + diarrhoea + fever + insurance + sex + age + region_code
model1 <- svyglm(formula=formula1,design=dfobj,family = quasibinomial)

我希望随机效应对该地区产生影响。谢谢,

采样说明:

MICS 2006 使用两阶段分层样本设计。在采样的第一阶段,300
选择了人口普查点查区(124 个城市和 176 个农村调查点)。这些是一个子样本
在为 GLSS 选择的 660 个 EA(281 个城市和 379 个农村)中的
使用系统抽样选择区域,其概率与其大小成正比。

最佳答案

这在调查包中不可用,我很确定它在 R 中不可用。

当随机效应的聚类与抽样单位相同时,可以使用广义线性混合模型拟合调查数据。在 Stata (-gllamm-) 和 MLwin 以及可能的其他人中有实现。

混合模型的基于设计的推理是当前研究的一个领域。

关于r - R 中的调查加权随机效应 Logit 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12005766/

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