r
語言常用計量分析包
cran
任務檢視：計量經濟學
線形回歸模型(
linear regression models
線形模型可用
stats
包中lm()
函式通過
ols來擬合，
該包中也有各種檢驗方法用來比較模型，
如：summary()
和anova()
lmtest
包裡的coeftest()
和waldtest()
函式是也支援漸近檢驗(如：
z檢驗而不是檢驗，卡方檢
驗而不是
f檢驗)的類似函式。
car包裡的
linear.hypothesis()
可檢驗更一般的線形假設。hc和
hac協方差矩陣的這些功能可在
sandwich
包裡實現。
car和
lmtest
包還提供了大量回歸診斷和診斷檢驗的方法。
工具變數回歸(兩階段最小二乘)由
aer包中的
ivreg()
提供，其另外乙個實現
sem包中的
tsls()
微觀計量經濟學(
microeconometrics
許多微觀計量經濟學模型屬於廣義線形模型，可由
stats
包的glm()
函式擬合。包括用於選擇
類資料choice data
的logit
和probit
模型，用於計數類資料
count data
的poisson
模型。這些模型回歸元的值可用
effects
獲得並視覺化。
負二項廣義線形模型可由
mass
包的glm.nb()
實現。aod
包提供了負二項模型的另乙個實現，
幷包含過度分散資料的其它模型。
邊緣(zero-inflated
)和hurdle
計數模型可由
pscl
包提供。
多項響應
multinomial response
特定個體協變數
individual-specific covariates
多項模型只能
由nnet包中
multinom()函式
提供mlogit包實
現包括特
定個體和
特定選擇
choice-specific
)變數。多項響應的廣義可加模型可由
vgam
包擬合。針對多項
probit
模型的貝葉斯方法由
mnp包提供，各種貝葉斯多項模型(包括
logit
和probit
)在bayesm
包中可得。
順序響應(
ordered
response
：順序響應的比例優勢回歸由
mass
包中polr()
函式實現。包
ordinal
為順序資料(
ordered data
)提供包括比例優勢模型(
propotional odds models
)以及更
一般規範的累積鏈結模型(
cumulative link
models
。貝葉斯順序
probit
模型由包
bayesm提供。
刪失響應(
******ed response
：基本刪失回歸模型(比如，
tobit
模型)可以由
survival
包中
R語言實現ochiia係數
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