在R中为mlogit/clogit模型计算带标准误的平均边际效应（AMEs）

我正在R中拟合条件logit模型（clogit），希望计算二元预测变量wait_long（等待时间≥30时取值为1）的平均边际效应（AME），优先寻求基于clogit的解决方案。

library(mlogit)
library(survival)

data("TravelMode", package = "AER")

TravelMode <- TravelMode %>%
  mutate(chosen = ifelse(choice == 'no', 0 , 1),
         wait_long = ifelse(wait >= 30, 1, 0))

m_logit <- mlogit(choice ~ wait_long + travel + vcost | 0, TravelMode)
c_logit <- clogit(chosen ~ wait_long + travel + vcost + strata(individual), method = "efron", robust = TRUE, TravelMode)

遇到的问题 #

• 尝试过marginaleffects、effects和predict函数，但要么速度过慢，要么结果存在偏差，尤其针对clogit模型表现不佳；
• 我的真实数据集规模较大，计算速度是核心需求。

额外困惑 #

查阅过Stata相关讨论，发现固定效应xtlogit后计算AME并不合适，推荐使用aextlogit工具，但运行后发现得到的系数与半弹性结果极为接近，对此感到困惑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jason.w