r - 使用 GJRM 进行双变量概率回归的边际效应

Question

我在 R 中的双变量概率模型中寻找边际效应。对于单变量情况，通过

model <- glm(formula, family=binomal(link="probit"))

很清楚如何获得它们：只需采取

margins(model)

但现在我有一个用 gjrm 包估计的模型。我的示例如下所示：

library(Zelig)
data("sanction")
liste_biprob <- list(import ~ coop + cost, export ~ cost + target)
mr <- c("probit", "probit")
biprobit_1 <- gjrm(liste_biprob, data=sanction, Model="B", margins=mr)

我现在想从这个模型中提取边际效应。margins() 不再起作用。此外，我尝试以一种可以使用边距的方式拆分输出，但我失败了。如果有人有办法计算我的案例的边际效应，我将不胜感激！

标签： rregressionmarginsmarginal-effects