邊距軟件包命令花費太長時間運行

Question

我想用這樣的數據集（與40K的意見），以評估在分對數迴歸變量的邊際效應：

d1<- structure(list(dummy.eleito = c(1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0), 
        dummy.tratamento = c(1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), 
        Escolaridade = c("SUPERIOR_INCOMPLETO", "FUNDAMENTAL_INCOMPLETO", 
             "SUPERIOR_COMPLETO", "FUNDAMENTAL_INCOMPLETO", 
            "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_INCOMPLETO", 
            "SUPERIOR_INCOMPLETO", "SUPERIOR_COMPLETO", "SUPERIOR_INCOMPLETO"), 
        Raca = c("Preta_Parda", "Preta_Parda", "Preta_Parda", "Preta_Parda", 
           "Preta_Parda", "Preta_Parda", "BRANCA", "BRANCA", "BRANCA", "BRANCA"), 
        DESCRICAO_SEXO = c("MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", 
             "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO", 
             "MASCULINO", "MASCULINO", "MASCULINO"), 
        votos.cidade = c(6483, 6483, 6483, 6483, 6483, 6483, 4735, 
             4735, 4735, 4735), 
        dummy.prefeito = c(0,1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1), 
        Intensidade.Trat0.Mun = c(0.0152671755725191, 0.0152671755725191, 0.0152671755725191, 0.0152671751, 
               0.0152671755725191, 0.01526717, 0.02857142856, 0.028571428, 0.028571, 0.0285714), 
        Var.Receitas = c(3.25607407, 11.424, 4.5549, -0.832116880227985, 5.78901737320675, -0.02459246, 
             1.151009, -0.3058719238, 0.742947247, -0.2711)), 
       .Names = c("dummy.eleito", "dummy.tratamento", "Escolaridade", "Raca", 
          "DESCRICAO_SEXO", "votos.cidade", "dummy.prefeito", "Intensidade.Trat0.Mun", 
          "Var.Receitas"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame") 

我運行使用glm:

以下回歸

model <- glm(dummy.eleito ~ dummy.tratamento + factor(Escolaridade) + 
         factor(Raca) + factor(DESCRICAO_SEXO) + 
         votos.cidade + dummy.prefeito + 
         dummy.tratamento:Intensidade.Trat0.Mun + 
         Var.Receitas + Var.Receitas:dummy.tratamento, 
         data = d1, 
         family = binomial(link = 'logit')) 

然後我在某些點計算邊際效應：

m <- margins(model, at = list(dummy.tratamento = 1, 
           Intensidade.Trat0.Mun = fivenum(d1$Intensidade.Trat0.Mun)        
           Var.Receitas = fivenum(d1$Var.Receitas)) 

R試圖通過整個晚上運行...在早上，仍然沒有。這是正常的嗎？任何可能的原因？數據是否太複雜？或者，也許迴歸公式本身？即使我運行margins而不使用at規範，它仍然不會。

任何幫助？

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編輯：

更新R後，它的最新版本，這就是我到底得了：

使用整個數據集運行我需要的迴歸和margins命令，R需要時間來完成這項工作，但最終確實如此。

但是，在margins內使用參數at時，問題仍然存在。我懷疑這是因爲迴歸具有factor變量。我想我可能會使用我將放在at命令中的參數來手動計算我的因變量的預測值，以便掌握結果。

歡迎任何建議的替代方案。

Answer 1

我想我已經找到了問題。因爲你有一個因素DESCRICAO_SEXO僅有一層您的代碼產生一個錯誤：

Error in contrasts<- (*tmp* , value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

接下來，我建議你創建你glm通話之外的因素：

d1$dummy.eleito <- as.factor(d1$dummy.eleito) 
d1$dummy.tratamento <- as.factor(d1$dummy.tratamento) 
d1$Escolaridade <- as.factor(d1$Escolaridade) 
d1$Raca <- as.factor(d1$Raca) 
d1$DESCRICAO_SEXO <- as.factor(d1$DESCRICAO_SEXO) 
d1$dummy.prefeito <- as.factor(d1$dummy.prefeito) 

運行下面的模型（不DESCRICAO_SEXO）工作原理：

model <- glm(dummy.eleito ~ dummy.tratamento + Escolaridade + 
Raca + votos.cidade + dummy.prefeito + Intensidade.Trat0.Mun + 
    Var.Receitas, data = d1, family = binomial(link = 'logit')) 

但是，它仍然拋出以下警告：

Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred

您可以閱讀關於此警告here和here。此警告可能只發生在您提供的小數據集中，而不發生在完整數據集中。你必須嘗試看看。