关于使用avg_comparisons()和predictions()的术语正确性咨询

1. avg_comparisons()是否在计算平均边际效应？ #

是的，你执行的这段代码确实在计算平均边际效应（Average Marginal Effect, AME）：

avg_comparisons(m, variables = "x", type = "response", re_formula = NULL)

• variables = "x"明确指定要计算自变量x的效应；
• type = "response"表示在响应变量的原始尺度（对数正态模型的y原始值尺度）上计算效应，而非链接函数（对数）尺度；
• re_formula = NULL表示只基于固定效应进行群体水平的估计，不纳入subject的随机效应；
• avg_comparisons()的核心逻辑就是计算自变量每变化一个单位时，因变量的平均变化量，这正是平均边际效应的定义。

2. predictions()生成的折线图是否是边际效应？ #

不是，这个操作绘制的是边际预测值（Marginal Predictions），而非边际效应：

predictions(m, newdata = datagrid(x = unique, subject = unique), by = voi, re_formula = NULL, type = "response")

• 这段代码会生成不同x取值下，每个subject对应的y的预测值，再通过by = voi（假设voi是x）按x分组平均这些预测值；
• 你用plot(x, estimate)绘制的折线图，展示的是x变化时y的预测均值的趋势，而边际效应是x每变化一个单位时y的变化量（可以理解为这条预测值折线的斜率，或者相邻x取值下预测值的差值）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JAQuent