Column vector of the inverse ratio of Mills

IMR(selection, data = sys.frame(sys.parent()))

Arguments

selection

Selection equation.

data

Database.

Value

Return column vector of the inverse ratio of Mills

Examples

data(MEPS2001)
attach(MEPS2001)
#> The following objects are masked from MEPS2001 (pos = 3):
#> 
#>     age, age2, agefem, ambexp, blhisp, dambexp, dhospexp, educ,
#>     fairpoor, female, ffs, good, hospexp, income, ins, instype,
#>     instype_s1, lambexp, lnambx, totchr, vgood, year01
#> The following objects are masked from Mroz87:
#> 
#>     age, educ
#> The following objects are masked from MEPS2001 (pos = 5):
#> 
#>     age, age2, agefem, ambexp, blhisp, dambexp, dhospexp, educ,
#>     fairpoor, female, ffs, good, hospexp, income, ins, instype,
#>     instype_s1, lambexp, lnambx, totchr, vgood, year01
#> The following objects are masked from MEPS2001 (pos = 6):
#> 
#>     age, age2, agefem, ambexp, blhisp, dambexp, dhospexp, educ,
#>     fairpoor, female, ffs, good, hospexp, income, ins, instype,
#>     instype_s1, lambexp, lnambx, totchr, vgood, year01
#> The following objects are masked from MEPS2001 (pos = 7):
#> 
#>     age, age2, agefem, ambexp, blhisp, dambexp, dhospexp, educ,
#>     fairpoor, female, ffs, good, hospexp, income, ins, instype,
#>     instype_s1, lambexp, lnambx, totchr, vgood, year01
#> The following objects are masked from MEPS2001 (pos = 8):
#> 
#>     age, age2, agefem, ambexp, blhisp, dambexp, dhospexp, educ,
#>     fairpoor, female, ffs, good, hospexp, income, ins, instype,
#>     instype_s1, lambexp, lnambx, totchr, vgood, year01
selectEq <- dambexp ~ age + female + educ + blhisp + totchr + ins + income
IMR(selectEq)
#>               IMR
#> 1    6.279518e-02
#> 2    7.603598e-01
#> 3    1.240945e-01
#> 4    2.390057e-01
#> 5    1.417750e-01
#> 6    5.218319e-01
#> 7    2.302542e-01
#> 8    4.027946e-01
#> 9    3.004789e-01
#> 10   2.903496e-01
#> 11   4.575081e-02
#> 12   2.458537e-01
#> 13   3.366865e-01
#> 14   4.716591e-01
#> 15   3.777413e-04
#> 16   6.042654e-02
#> 17   1.194690e-02
#> 18   1.490373e-01
#> 19   4.461581e-01
#> 20   7.728396e-01
#> 21   4.478707e-01
#> 22   4.648039e-02
#> 23   2.207732e-01
#> 24   4.876439e-01
#> 25   1.329863e-01
#> 26   5.952227e-01
#> 27   3.604192e-01
#> 28   1.854358e-01
#> 29   4.348475e-01
#> 30   2.234723e-02
#> 31   7.370256e-02
#> 32   4.998511e-01
#> 33   2.668255e-01
#> 34   2.457025e-01
#> 35   5.167236e-01
#> 36   3.639709e-01
#> 37   1.164625e-01
#> 38   2.003756e-01
#> 39   3.251748e-01
#> 40   5.816731e-02
#> 41   1.427489e-01
#> 42   4.598454e-04
#> 43   1.268432e-01
#> 44   1.543812e-02
#> 45   6.852593e-01
#> 46   4.462797e-01
#> 47   3.638843e-01
#> 48   1.750086e-01
#> 49   1.159837e-02
#> 50   8.272276e-03
#> 51   8.410181e-03
#> 52   1.247096e-01
#> 53   3.347476e-01
#> 54   1.146047e-01
#> 55   3.391364e-01
#> 56   2.401950e-02
#> 57   5.549982e-01
#> 58   2.859104e-01
#> 59   2.827797e-01
#> 60   1.461847e-01
#> 61   2.841071e-01
#> 62   1.209814e-01
#> 63   1.424249e-03
#> 64   1.266308e-01
#> 65   3.228290e-01
#> 66   5.168330e-01
#> 67   8.688831e-01
#> 68   6.874911e-01
#> 69   1.848885e-01
#> 70   3.148840e-01
#> 71   1.561461e-01
#> 72   1.807493e-01
#> 73   4.824402e-01
#> 74   1.690684e-01
#> 75   1.760984e-01
#> 76   2.386953e-01
#> 77   1.063011e+00
#> 78   3.610464e-01
#> 79   3.593022e-01
#> 80   9.716494e-02
#> 81   5.087718e-01
#> 82   2.190958e-01
#> 83   3.168781e-02
#> 84   4.542344e-01
#> 85   7.365973e-02
#> 86   2.206449e-01
#> 87   5.089524e-01
#> 88   5.318183e-01
#> 89   2.026891e-01
#> 90   7.702941e-01
#> 91   4.126158e-01
#> 92   9.290265e-01
#> 93   7.692890e-01
#> 94   4.407692e-01
#> 95   1.481447e-01
#> 96   3.851255e-01
#> 97   2.442465e-01
#> 98   4.391511e-01
#> 99   3.343913e-01
#> 100  3.020485e-01
#> 101  3.053772e-02
#> 102  8.403744e-02
#> 103  3.103459e-02
#> 104  4.308149e-02
#> 105  3.427213e-01
#> 106  1.344578e-01
#> 107  1.964996e-01
#> 108  8.917274e-02
#> 109  4.972597e-01
#> 110  2.054347e-01
#> 111  2.017672e-01
#> 112  6.197589e-02
#> 113  1.817078e-02
#> 114  5.040212e-01
#> 115  1.939029e-01
#> 116  5.476615e-01
#> 117  2.642491e-01
#> 118  4.329753e-01
#> 119  4.089917e-02
#> 120  2.047869e-01
#> 121  6.457831e-01
#> 122  2.770978e-01
#> 123  5.409158e-02
#> 124  1.810430e-01
#> 125  4.595184e-01
#> 126  3.250327e-01
#> 127  4.735147e-01
#> 128  9.079787e-01
#> 129  5.632449e-02
#> 130  4.504840e-01
#> 131  4.461921e-02
#> 132  2.615156e-01
#> 133  1.886429e-01
#> 134  1.548218e-01
#> 135  2.074945e-01
#> 136  3.290661e-01
#> 137  3.754281e-02
#> 138  4.431071e-01
#> 139  1.831033e-01
#> 140  3.432289e-01
#> 141  1.182363e-01
#> 142  3.599932e-01
#> 143  2.290706e-01
#> 144  1.527492e-01
#> 145  6.755931e-01
#> 146  3.150786e-01
#> 147  2.211090e-01
#> 148  4.600396e-01
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#> 151  4.752068e-01
#> 152  5.988918e-03
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#> 154  7.302688e-01
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#> 156  1.256580e-01
#> 157  7.635221e-02
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#> 160  3.794603e-01
#> 161  6.956333e-01
#> 162  2.648156e-01
#> 163  1.976241e-01
#> 164  1.715817e-01
#> 165  3.031401e-01
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#> 311  1.043369e-01
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#> 313  1.631459e-01
#> 314  6.067711e-03
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#> 316  5.849081e-01
#> 317  9.737544e-03
#> 318  1.683279e-03
#> 319  1.026676e-01
#> 320  2.137462e-03
#> 321  3.413715e-03
#> 322  2.116554e-01
#> 323  3.747786e-01
#> 324  1.067730e-01
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#> 326  2.498809e-04
#> 327  7.840575e-01
#> 328  6.196204e-02
#> 329  1.486277e-01
#> 330  1.481282e-01
#> 331  4.882747e-01
#> 332  5.999043e-02
#> 333  3.199224e-01
#> 334  5.037573e-01
#> 335  2.398937e-01
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