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2024年4月15日发(作者：威尔斯vs英格兰比分预测)
R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：z检验而不是检验，
卡方检验而不是F检验）的类似函数。
car包里的esis()可检验更一般的线形假设。
HC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）
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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()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包中的suevreg()函数拟合，一个便利的接口tobit()在AER包中。更深入的删失
回归模型，包括面板数据的模型，由censReg包提供，样本选择的模型在sampleSelection
包中可得。
杂项：有关微观计量经济学得进一步精细工具由micEcon族包提供：Cobb-Douglas
分析、translog、二次函数在micEcon里；规模弹性不变（Constant Elasticity of Scale，
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