R语言ineq算基尼系数_R语言常用计量分析包

语言常用计量分析包

CRAN

任务视图：计量经济学

线形回归模型(

Linear regression models

)

线形模型可用

stats

包中

lm()

函数通过

OLS

来拟合，

该包中也有各种检验方法用来比较模型，

如：

summary()

和

anova()

。

lmtest

包里的

coeftest()

和

waldtest()

函数是也支持渐近检验(如：

检验而不是检验，卡方检

验而不是

检验)的类似函数。

car

包里的

linear.hypothesis()

可检验更一般的线形假设。

和

HAC

协方差矩阵的这些功能可在

sandwich

包里实现。

car

和

lmtest

包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。

工具变量回归(两阶段最小二乘)由

AER

包中的

ivreg()

提供，其另外一个实现

sem

包中的

tsls()

。

微观计量经济学(

Microeconometrics

)

许多微观计量经济学模型属于广义线形模型，可由

stats

包的

glm()

函数拟合。包括用于选择

类数据

(

choice data

)

的

Logit

和

probit

模型，

用于计数类数据

(

count data

)

的

poisson

模型。

这些模型回归元的值可用

effects

获得并可视化。

负二项广义线形模型可由

MASS

包的

glm.nb()

实现。

aod

包提供了负二项模型的另一个实现，

并包含过度分散数据的其它模型。

边缘(

zero-inflated

)和

hurdle

计数模型可由

pscl

包提供。

多项响应

(

Multinomial response

)

：

特定个体协变量

(

individual-specific covariates

)

多项模型

只

能

由

nnet

包

中

multinom()

函

数

提

供

。

mlogit

包

实

现

包

括

特

定

个

体

和

特

定

选

择

(

choice-specific

)变量。多项响应的广义可加模型可由

VGAM

包拟合。针对多项

probit

模

型的贝叶斯方法由

MNP

包提供，各种贝叶斯多项模型(包括

logit

和

probit

)在

bayesm

包

中可得。

顺序响应(

Ordered

response

)

：顺序响应的比例优势回归由

MASS

包中

polr()

函数实现。包

ordinal

为顺序数据(

ordered data

)提供包括比例优势模型(

propotional odds models

)以及更

一般规范的累积链接模型(

cumulative link

models

)

。贝叶斯顺序

probit

模型由包

bayesm

提

供。

删失响应(

Censored response

)

：基本删失回归模型(比如，

tobit

模型)可以由

survival

包中

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