自己回帰モデル Autoregressive model [R]

以下のエントリではStataで行ったが、今回はRのlavaanパッケージで行う。

ides.hatenablog.com

データ

github.com

こちらのnes3wave.dtaを使用する。

データ読み込み

library(rio)
nes3wave <-import("nes3wave.dta")

今回のパス図を先に表示しておこう。

library(lavaan)
AR_model<-
  '
  pid2002 ~ pid2000
  pid2004 ~ pid2002
'

実行・結果表示

推定法はデフォルトの最尤法を用いている。

fit_AR<- sem(AR_model, data=nes3wave)
summary(fit_AR, standardized=TRUE)

結果

Regressions:
                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
  pid2002 ~                                                             
    pid2000           0.878    0.017   50.608    0.000    0.878    0.872
  pid2004 ~                                                             
    pid2002           0.941    0.018   52.954    0.000    0.941    0.881

Variances:
                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
   .pid2002           1.141    0.057   20.125    0.000    1.141    0.240
   .pid2004           1.215    0.060   20.125    0.000    1.215    0.224

パス図

library(semPlot)
semPaths(fit_AR, layout = "tree", shapeLat="ellipse", whatLabels  = "est", 
         nDigits=3, shapeMan="square", sizeMan =6, sizeMan2= 10,
         style = "lisrel",rotation = 2,residScale=12, curve=2.5, 
         edge.color="black", edge.label.cex=1)