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(2)stata的基本使用--分类回归 logit

热度:85   发布时间:2024-03-06 04:13:27.0

分类回归

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以上是我记着玩的,均与本节无关。

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数据集下载地址:

	http://econometrics-stata.com/col.jsp?id=101

路径自行解压修改
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分类二值回归

.线性OLS

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.使用logit回归

估计 β\betaβ
函数形式:
P为y=1发生的概率,即每一类的概率
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回归命令:
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新概念Pseudo R2 表示准R方
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可以写为:
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意味着:
(对数函数实际实际取值-只含常数项的对数取值)与(对数自然函数可能的最大取值-只含常数项的对数取值)之比,意味着加入分类变量能够让模型的准确的上升多少。

回归结果的的解读:

LR为476.62,LR的P值检验是0.00000<0.05,说明方程整体是显著的,LR = n*R方 大样本下服从卡方分布

Pseudo R2 表示准R方:有0.1882,其含义类似于拟合优度

其coef为各自变量的系数β\betaβ,对应P值为各自显著性水平

	 $exp(\beta)$表示X每增加一单位,导致结果发生的概率比增加的倍数

汇报 exp(β)exp(\beta)exp(β)的命令如下:
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解释:

  以list the example of coefficient about married's and age's 已婚妇女参加工作的几率比是未婚妇女的2.099664倍(即高出109.9664%);年龄每增加一岁,参加工资的几率比增	加5.9641%,其他的变量类似解释

are you 还 ok?哈哈,继续,如果你不相信这个模型,你可以使用logit稳健标准误差,向下看。

使用logit稳健标准误差进行估计:

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与普通的估计无太大差别,因此不需要担心模型设定偏误
看一下边际效应

细致的分析,边际效应

模型的平均边际效应

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这个结果和使用OLS回归出来的类似,真的类似。都是边际量嘛。

样本均值处的边际效应

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样本特定值的边际效应

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计算Logit的准确预测比率

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准确率有73.65%,准确率还可以

解决组内相关,聚类变量回归

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当然了,我们假设了年龄存在组内相关

Probit与Logit是一样的步骤