我对包Zelig非常困惑，尤其是函数sim . 我想要做的是使用我的数据子集估计逻辑回归，然后估计剩余数据的拟合值，以查看估计的执行情况 . 一些示例代码如下：
数据（道岔）道岔< - data.table（道岔）随机数据道岔< - 道岔[样本（.N，2000）]为回归生成样本turnout_sample < - 道岔[1：1800，]创建样本数据测试turnout_sample2 < - turnout [1801：2000，]运行回归z.out1 < - zelig（投票〜年龄竞赛，模型=“logit”，data = turnout_sample）摘要（z.out1）模型：
致电：z5 $ zelig（公式=投票〜年龄比赛，数据= turnout_sample）
Deviance Residuals：Min 1Q Median 3Q Max
-1.9394 -1.2933 0.7049 0.7777 1.0718
系数：估计标准 . 误差z值Pr（> | z |）（截距）0.028874 0.186446 0.155 0.876927 age 0.011830 0.003251 3.639 0.000274 racewhite 0.633472 0.142994 4.430 0.00000942
（二项式族的色散参数为1）
Null deviance: 2037.5 on 1799 degrees of freedom
剩余偏差：2002.9对1797自由度AIC：2008.9
Fisher评分迭代次数：4
下一步：使用'setx'方法
将x值设置为剩余的200个观测值x.out1 < - setx（z.out1，fn = NULL，data = turnout_sample2）模拟s.out1 < - sim（z.out1，x = x.out1）获取拟合值拟合< - s.out1 $ getqi（“ev”）
我不明白的是，现在安装的列表包含1000个值，所有值都在0,728和0,799之间 . 1.当我想要估算的是200个观测值的拟合值时，为什么有1000个值？ 2.为什么观察结果如此紧密？
我希望有人可以帮助我 .
最好的祝福
1 回答
第一个问题：
从
sim（sim(obj, x = NULL, x1 = NULL, y = NULL, num = 1000..）的签名中，您可以看到默认的模拟数量为1000.如果您想要200，请设置num=200.但是，你使用的example from documentation中的
sim实际上生成（模拟）一个人投票给定某些值的概率（由setx计算或计算并固定在某些值上，如setx(z.out, race = "white")） .因此，在您的情况下，您有1000个模拟概率值介于0,728和0,799之间，这是您应该得到的 .