如何解决使用R中的回收预测来计算平均边际/增量效应
我正在为医疗服务使用和成本数据(重零质量,右偏)拟合各种模型。对于我的一个类别预测变量(disease
),我想计算每个结果的平均边际/增量效应(AME),以及相关的标准误差和/或置信区间。
根据我对this paper等文学的理解,这看起来像:
- 运行模型(负二项式,障碍,GAM等)
- 使用其中每个人
disease == 0
的数据集版本对模型进行平均预测 - 使用其中每个人
disease == 1
的数据集版本对模型进行平均预测 - 取这些平均值之差
- 进行引导以获取95%的配置项和/或SEs
Stata中有一个程序(twopm
)可以做到这一点,我已经看到了SAS代码,但是我想知道是否有任何程序包可以在R中实现回收预测方法。
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