我想估计逻辑回归模型使用bife包R.我用这个链接固定效应 - bife vignette - 建立模型。在bife命令一起使用时我的模型如下所示：
logit.bife <- bife(Y ~ X1+X2+X3+X4+...+X13 | ID)
当我使用BIFE，我怎么截距值？它是包含在平均固定效应，这是我们在输出得到什么？平均固定效应可使用logit.bife$par_corr$avg_alpha获得。我对1266的ID值，我也得到1256个值使用logit.bife$par_corr$avg_alpha固定效应的估计。但是，我不知道怎么去拦截值。该小插曲表明bife估计是几乎相同glm的。通常，当我们使用glm我们得到的模型输出的拦截。
任何人都可以建议如何同时使用bife拿到拦截？
没有单一的拦截。由于它在?bife说，
术语固定效果在具有用于每个单独的一个时间常数虚设的经济计量的意义上使用的。模型中的所有其他参数被称为结构参数。
和
线性预测不能包括任何常数的回归量由于与固定效应的完美共线性。
所以，基本上我们为每个ID，这是bife整点的单独截距。如果你定义的常量回归和手动将其添加到模型中，然后它会崩溃，因为完美的多重共线性：一个人不能区分拦截的贡献，所有的固定效应的总和。
但是，请注意，除了平均固定效应也有个别，这应该是只比一个单一的数字更有趣：
logit.bife$par$alpha # Uncorrected
logit.bife$par_corr$alpha # Corrected
事实上，没有什么特别在这个意义上约bife，同样将与glm，如果你提供每个ID虚拟变量（只包括ID变量可能会下降的一个因素水平，包括拦截）发生。最终，你应该考虑你的目标是什么;也许那些固定效应的平均值或中的确是你所需要的。