R中marginaleffects与ggeffects多分类回归预测结果差异咨询

1. 你确实在比较不同的统计量 #

两个函数的核心计算逻辑存在本质区别：

• ggeffects::ggeffect：输出的是预测边际均值。它会将模型中除目标变量外的其他协变量固定到默认水平（因子变量取参考类别，连续变量取均值），然后计算目标变量各水平对应的预测响应值（这里是多分类的预测概率）。对于含交互项的模型，它会按交互变量的组合展示预测值，本质是控制其他变量后的"边际"预测。
• marginaleffects::avg_predictions：输出的是平均预测值。它会先为数据集中的每一个观测计算预测值，再对所有观测的预测值取平均值。这个过程是基于原始数据的协变量分布来整合，而非固定到参考水平，因此结果会受数据中协变量的实际分布影响。

正是这种统计量定义的差异，导致你得到的hvt类别下dynamic与stative的预测概率差异结果不同。

2. marginaleffects包中对应ggeffects::ggeffect的函数 #

有两个函数可以实现和ggeffects::ggeffect一致的逻辑：

（1）marginaleffects::marginalmeans() #

这个函数专门用于计算预测边际均值，和ggeffects::ggeffect的核心逻辑完全匹配，直接指定目标变量即可：

# 计算SITN和CNTRY的预测边际均值
marginalmeans(model, variables = c("SITN", "CNTRY"))

（2）marginaleffects::predictions() + datagrid() #

通过datagrid()指定其他协变量的固定水平（比如参考类别），来模拟ggeffects的行为：

# 固定其他变量为参考水平，计算SITN各水平的预测概率
predictions(model, newdata = datagrid(SITN = unique, .reference = TRUE))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shakir