离散选择模型logit模型实例stata分析
离散选择模型logit模型实例stata分析.pptx
MODEL 4-2 2variables (time/LOS)
Data Modification
• We modify row-data to remove unreasonable data set
- Such as the choice of the not-dominant alternative
logcost5
los2
60
0
0.7419ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ7
6
60
1
1.029619
6
100
0
0.741937
10
60
1
1.029619
6
Modeling Estimated Results(DIST5)
Model distance5
1-1-5
2-1-5
3-1-5
0.2899 0.2884 0.1042
Modeling Estimated Results(DIST6)
Model 1 has 1 unreasonable data sets(in all data sets) Model 2 has 31 unreasonable data sets(in all data sets) Model 3 has 8 unreasonable data sets(in all data sets) Model 4 has 85 unreasonable data sets(in all data sets)
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0 m1-1-5
logit模型的原理与应用
P( y i x)
1
表示：属于后 k 1个等级的累积概率与前 i 个等级的累积概率的比数之对数，故该模型称 为累积比数模型 。 ．．．．．．（ cumulative odds model ）
17
3.Logit 模型----多分类（有序）
在探讨影响智力因素的研究中，调查了 875 名小学一年级学生的智商与母亲的文化 程度，结果见下表。试分析两者间的关系。
1
1
0.8 0.6
0.8 0.6
0.4 0.2 0 -4 -2 0
Pobit模型
0.4 0.2 0
Logit模型 6
2
4
3.Logit 模型---提出
5.2.2 logit 模型 该模型是 McFadden 于 1973 年首次提出。其采用的是 logistic 概率分布函数。 其形式是 pi = F(yi) = F(+ xi) =
这里，儿童智商是多分类定性有序变量，宜建立累积比数 logistic 回归。影响因素母 亲文化程度亦是多分类定性有序变量，可直接进入方程。 回归模型见表。
变量 x 常数项 回归系数
0.6373
标准误差
0.0934 0.1454 0.1358 0.1935
Z
6.824
P
0.00
1 2 3
1.4578 1.2254 3.5630
1.2 Y 1.0 0.8 0.6
1, pi xi , 0,
xi 1 0 xi 1 xi 0
0.4 0.2 0.0 -0.2 0 5 10 15 20 25 X 30
(5)
此模型由 James Tobin 1958 年提出，因此称作 Tobit 模型（James Tobin 1981 年获诺贝尔经济学奖） 。
stata logit模型时间固定效应
Stata logit模型时间固定效应随着经济学的发展和大数据技术的兴起，时间固定效应模型在实证分析中得到了越来越广泛的应用。
时间固定效应是指在面板数据中，通过引入时间变量来控制不可观测的时间固定特征，以消除时间变化对因变量的可能影响。
在实际分析中，研究者往往需要对因果效应进行分析，而logit模型是一种经典的二分类回归模型，常用于处理二分类问题。
结合时间固定效应和logit模型，可以更准确地评估因果关系，从而为政策制定和实践提供理论支持。
一、时间固定效应时间固定效应是指在面板数据中，引入时间变量来控制不可观测的时间固定特征。
在时间固定效应模型中，我们假设每个个体在不同时间点的影响是不同的，但在同一时间点的影响是相同的。
这种模型能够控制时间变动中由于与因变量有关的变量而引起的反应差异，从而更准确地估计因果效应。
二、logit模型Logit模型是一种广泛应用于二分类问题的回归模型。
在logit模型中，因变量通常是二元变量，即只有两种可能的取值。
通过logit模型，我们可以研究自变量对因变量的影响，评估不同自变量对应变量的影响程度，从而为决策提供科学依据。
三、Stata logit模型时间固定效应实证分析实证分析是经济学研究中至关重要的一步，它能使研究者对所研究的问题有更深入的理解，并为政策制定和实践提供理论支持。
在Stata 中，可以使用xtlogit命令进行面板数据的logit模型估计，同时引入时间固定效应。
下面通过一个实例来展示Stata logit模型时间固定效应的实证分析：1. 数据准备我们需要准备面板数据，包括因变量、自变量和时间变量。
在Stata 中，可以使用panel data命令来处理面板数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 模型设定设定logit模型并引入时间固定效应。
在Stata中，可以使用xtlogit 命令来进行面板数据的logit模型估计，并通过fe选项引入时间固定效应。
离散选择模型logit模型实例stata分析.
THANK YOUa reorganize example
id mode distance
qtype
cost
time
223 rail
5
1
210000
14
223 truck
5
223 rail
5
1
280000
6
10
210000
19
223 truck
5
10
280000
7
los
choice
logcost5
los2
market segmentation makes the model more comprehensive. • The more variables model has, the more comprehensive model is.
❖ The model which is used 3 variables is more comprehensive than the model used 2 variables.
models.
SP Data set information
• Stated pointed: 2007 • Analysis commodity: steel • Analysis range: 30 people(row 600-1500) • Dependent variable: choice • Independent variables: cost [log(#/10^5)]
time [hour] LOS [#/10]
Modeling Scenarios Setting
Modeling scenarios
Market Segment?
stata logit 模型解读
一、概述logit 模型是一种经典的统计回归模型，用于解决二分类问题。
它可以帮助我们预测一个变量的可能取值是0还是1，适用于很多实际问题中的预测和决策。
二、logit 模型基本原理1. logit 函数logit 模型使用的是 logit 函数，其数学表达式为：logit(p) = log(p / (1-p))其中 p 是事件发生的概率，logit(p) 是 p 的 logit 值。
logit 函数的作用是将概率转换为一个无限制的实数范围内，方便进行回归分析。
2. logit 模型的建立logit 模型假设因变量 Y 的对数几率是自变量 X 的线性函数，数学表达式为：logit(p) = β0 + β1X1 + ... + βnXn其中β0, β1, ... , βn 是回归系数，X1, ... , Xn 是自变量。
通过最大似然估计等方法，可以求得回归系数的估计值。
三、logit 模型的参数估计1. 最大似然估计logit 模型的参数估计通常使用最大似然估计方法。
最大似然估计是一种常用的参数估计方法，其目标是使得观测到的样本数据出现的概率最大化。
通过最大似然估计，可以求得logit模型中回归系数的估计值。
2. 参数估计的解释logit 模型中的回归系数估计值代表了自变量对因变量的影响程度。
回归系数的正负和大小可以表明自变量对因变量的影响方向和程度，而回归系数的显著性检验可以帮助判断自变量的影响是否显著。
四、logit 模型的应用1. 二分类预测logit 模型最常见的应用是进行二分类预测。
通过建立logit模型，可以预测一个事件发生的概率，并将其转化为一个0-1之间的取值，从而进行分类判断。
2. 风险评估在金融、医疗等领域，logit 模型也被应用于风险评估。
通过logit模型，可以判断个体发生某一事件的概率，从而进行风险评估和决策。
五、logit 模型的优缺点1. 优点logit 模型具有良好的解释性，可以通过回归系数解释自变量对因变量的影响。
stata中logit回归结果解读
stata中logit回归结果解读Stata中的logit回归是一种广泛使用的统计方法，用于分析二分类数据的影响因素。
logit回归模型可以帮助研究者理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。
通过解释logit回归结果，研究者可以了解特定自变量对概率的影响程度及方向。
在进行logit回归之前，首先要明确研究目的并确定合适的自变量。
logit 回归的因变量必须是二元分类变量（例如“是”或“否”），而自变量可以是连续或者分类变量（例如性别、年龄、收入等）。
在得到logit回归结果之后，我们需要关注下列几个方面来解释结果：估计参数（Estimate）、标准误差（Std. Err.）、Z值（z value）、P值（P> z ）以及置信区间（Conf. Interval）。
首先，估计参数（Estimate）表示自变量的系数估计值。
系数正负值反映了自变量与因变量之间的关系方向，正值表示自变量与因变量正相关，负值表示自变量与因变量负相关。
系数绝对值的大小表明了自变量对因变量的影响力大小，绝对值越大，影响越强。
其次，标准误差（Std. Err.）表示估计参数的稳定性。
标准误差越小，表示估计参数的稳定性越高，可靠程度越大。
通常情况下，我们希望标准误差越小越好。
第三，Z值（z value）是估计参数与标准误差的比值。
Z值的绝对值越大，表示估计参数显著性越高。
在一般情况下，当z值大于1.96时，我们可以认为该估计参数是显著的。
其次，P值（P> z ）是用来判断估计参数是否显著的重要指标。
P值越小，表示估计参数的显著性越高。
一般情况下，若P值小于0.05，我们可以认为该估计参数是显著的。
最后，置信区间（Conf. Interval）表示估计参数的可信程度。
95置信区间是指如果我们对同一总体进行多个样本研究，其中包含的参数估计结果在95的情况下将处于这个区间内。
一般情况下，若置信区间不包含0，我们可以认为该估计参数是显著的。
计量经济学stata实验报告
计量经济学stata实验报告摘要：本文利用stata软件对某公司2019年的销售数据进行了回归分析。
通过对线性回归模型和离散选择模型的实验，我们发现XXX 因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。
并且我们还通过F检验和log likelihood比较等方法验证了模型的有效性，得出了稳健、可靠的结论。
关键词：计量经济学，stata，回归分析引言：计量经济学是经济学的一个重要分支，其本质是通过数学和统计方法来解决经济学中的问题。
而stata则是计量经济学中一个常用的统计软件，具有对数据分析的强大能力。
本文旨在通过对销售数据的实验分析，探究stata在计量经济学中的应用。
正文：一、变量的定义和检验分析前，我们首先对所得数据进行变量的定义和检验。
我们将销售额定义为因变量Y，而将广告费用、人均收入和天气等因素定义为自变量X1、X2、X3等。
接着，我们对数据做了描述性统计分析，包括平均数、标准差、最大值、最小值、偏度等，并利用t检验和F检验对各变量的显著性进行了检验。
二、回归模型的建立基于上述数据的定义和检验结果，我们建立了一个多元线性回归模型。
模型的公式为：Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + ε 。
其中，β0是截距，β的系数是各自变量的回归系数，ε是随机误差项。
接着，我们利用stata软件进行回归分析，并在结果中得到了各自变量的回归系数、t值、p值等。
通过对各因素的系数和显著性情况进行分析，我们发现XXX因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。
三、离散选择模型的实验在线性回归模型的基础上，我们还进行了离散选择模型的实验分析。
模型的公式为：Pr(Y=1|X) = Φ(β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3)。
其中Φ为标准正态分布函数。
我们通过统计实验得出了各自变量的系数，并利用log likelihood比较等方法比较了线性回归模型和离散选择模型的可靠性。
离散选择模型
在这个回归结果图中log likelihood即对数似然值，不断的试错迭代是 logit模型的估计方法，在逐步进行回归时，通过比较不同模型的-2LL 判断模型的拟合优度，选择取值更小的模型。LR chi2(4)是卡方检验 的统计量，也就是回归模型无效假设所对应的似然比检验量；其中4 为自由度，Prob>chi2 是其对应的P值，在这个估计结果显示以p=0 显著说明模型的有效性。其实这两个指标与线性回归结果中F统计量 和P值的功能是大体一致的。另外结果中的Pseudo R2是准R2，虽然 不等于R2,但可以用来检验模型对变量的解释力，因为二值选择模型 是非线性模型，无法进行平方和分解，所以没有，但是准衡量的是对 数似然函数的实际增加值占最大可能增加值的比重，所以也可以很好 的衡量模型的拟合准确度。此logit模型中拟合优度为0.1882。 coef是自变量对应的系数估计值，OLS通过t检验来检验估计量是否 显著，logit模型通过z检验来判断其显著性；通过z检验结果可以看到 此模型中系数均以p=0显著不为0。
二实验操作指导 1.选择合理模型 在Stata中将数据按照某个或某几个变量进行分类 并按这个变量获得其频数分布的命令如下： tab varlist 其中varlist表示按照其分类的变量或者变量组合。 在本实验中，打开数据文件并将数据按brand取 值分类，在Stata命令窗口中输入如下命令 use brand ,clear tab brand 读图可知brand取值有三个，分别是1，2，3。由 于所要探究的问题female和age对brand的影响， 且假定了选择各个品牌之间是相互独立的，那么 建立多值选择模型来分析问题是合理的。
二 实验内容和数据来源
本实验来自某统计资料，统计在购物时所选品牌 与性别、年龄的关系。变量主要有brand（品 牌），female（性别），age（年龄）。完整的 数据在本书附带光盘data文件夹下“brand.dta” 中。 本实验用此数据来以female和age为解释变量， brand为被解释变量，brand的取值是离散的，且 有三个取值，应建立多值选择模型进行相关分析。
第八章离散选择模型
Yi 0, ui 12Xi
• 给定解释变量, 随机扰动项仅取两个值.
• （2）u i 的异方差性
Var(ui | Xi) E(ui E(ui))2 E(ui2)
(1 2Xi)2(1 pi)(11 2Xi)2 pi
pi2(1 pi)(1 pi)2 pi pi(1 pi)[pi 1 pi] pi(1 pi)
一、问题的提出
• 例8.1 研究家庭是否购买住房。由于，购买住房行为要受
到许多因素的影响，不仅有家庭收入、房屋价格，还有房
屋的所在环境、人们的购买心理等，所以人们购买住房的
心理价位很难观测到，但我们可以观察到是否购买了住房，
即 •
1购 买 住 房
Y
0不
购
买
住
房
• 例8.2 分析公司员工的跳槽行为。员工是否愿意跳槽到另 一家公司，取决于薪资、发展潜力等诸多因素的权衡。员 工跳槽的成本与收益是多少，我们无法知道，但我们可以 观察到员工是否跳槽，即
（2）
ln( 1
p
p
)
对
X
i
为线性函数。
（3）当
ln( 1
p
p
)
为正的时候，意味着随着
X
i
的增加，选择
1
的可能性也增大了。
当
ln( 1
p
p
)
为负的时候，随着
X
i
的增加，选择
1
的可能性将减小。换言之，当机
会比由 1 变到 0 时，ln( p ) 会变负并且在幅度上越来越大；当机会比由 1 变到 1 p
的参数估计值将比较接近参数的真值。 • （2）参数估计为渐近有效，即当样本观测增大时，参数
离散因变量模型(Logit 模型,Probit模型)PPT课件
20
二、 二元选择模型的估计(ML)
样本 i Y
x
样本取值
形式如图： 1 2
…
n
1
x1
0
x2
……
1
xn
Yi 值
1
0
P
F（X
B）
i
1 F（XiB）
（成功）
（失败）
样本每次取值设为 贝努里分布取值。
21
P( yi 1 Xi ) F (Xi)
P( y1 , y2 , , yn ) (1 F( X i )) F( X i )
j
p x j
dp dZ
Z x j
f (Z
) j
eZ (1 eZ )2
j
（z）(1-(z)) j
2、对Logit模型系数的解释：
ln( p )
odds
L x j
1 p x j
ln(odds) x j
odds x j
j
当 xj 增加一个单位时机会比率的增长率为 j 12
例1： 南开大学国际经济研究所1999级研究生考试分 数及录取情况见数据表（N = 95）。
当＝0.05时查表可得 z1 1.96 2
因为 Z=2.05>1.96，所以score 变量在0.05的显著水平下 对Y的影响是显著的。
(5) 对参数加以解释： 0.6771 2
说明当考生分数增加一分，被录取的机会比率增长率增加0.6771.
另外，是否应届生对录取与否没有显著影响。
17
3. Probit模型
0
74
0
261
1
25
0
348
1
50
0
303
stata上机实验第六讲 离散选择模型(共43张PPT)
第一页，共43页。
离散(lísàn)选择模型
1。二项选择模型 主要(zhǔyào)包括： Probit模型〔标准正态分布〕 Logit模型〔逻辑分布〕
第二页，共43页。
Logit 模型(móxíng)
Logit模型假定模型的误差项服从Logistic分布
e x iβ
第十四页，共43页。
排序选择(xuǎnzé)模型
根据GSS的调查数据，不同的家庭母亲与子 女之间的关系也不同。根据调查显示，有的 家庭母子〔女〕关系比较紧张，有的比较融 洽。变量包括：warm=关系融洽度〔0、1、2、 3〕；educ=子女接受教育的程度；age=子女 年龄(niánlíng)；male=儿子；prst=职业威望； white=白人；y89=89年调查结果。分析不同 因素对母子〔女〕关系的融洽程度有何影响。
第二十三页，共43页。
nbreg daysabs langarts male 命令结果中将提供一个LR 检验， 原假设：不存在过度分散，应该使用泊松回 归(huíguī)。此时alpha=0。 备那么假设： alpha<>0，不能使用泊松回归 (huíguī)。
第二十四页，共43页。
受限因变量模型(móxíng)
第二十八页，共43页。
tobit y x1 x2 x3,ll(#) 〔变量<#的被左截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ul(#)〔变量>#的被右截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ll(#) ul(#)〔l同时定义下限和 上限〕
第二十九页，共43页。
利用womenwork.dta的数据进行普通OLS回 归和截取回归。被解释变量(biànliàng)为lwf 〔log of wage if working and 0 if not working〕。解释变量(biànliàng)为age〔年 龄〕, married〔婚否〕, children〔子女数〕, education〔教育年限〕。
使用STATA分析离散因变量模型
使用STATA分析离散因变量模型高级计量经济专题习题课2使用STATA分析离散因变量模型我们主要考察以下三个变量:1) distress:“热动力损坏事故”的数量。
2) temp:“在发射时候的温度”，用华氏表示。
3) date:由1960年1月1日(一个任意的开始时间)以后的日期数量来表示。
日期由mdy来生成。
Generate date=mdy(month, day, year)Label variable date “Date (day since 1/1/60) 这里的变量”distress” 是一个有标记的数值变量。
Tabulate distress在一般的情况下，这个命令将显示出标签，但是我们同样可以使用nolabel来显示数字，以0代表“none”，1代表“1或2”，以及2代表“3以上”。
Tabulate distress, nolabel我们可以使用下列代码创建一个新的虚拟变量any，以0代表没有distress，1代表有一次或多次危险事故。
Generate any=distressReplace any=1 if distress==2Label variable any “Any thermal distress”为了看到这些命令的效果，键入:Tabulate distress anyLogistic回归建立的模型是是一个{0，1}解释变量如何依赖于一个或多个x变量。
Logit命令的格式与regress类似，都是首先列出因变量。
Logit any date, coefLogit 的递归估计过程最大化对数似然函数，这些都在输出内容的开始进行显示。
在第0次递归中，对数似然函数描述了模型只对一个常数项进行回归。
最后的对数似然函数描述了对于最终模型的拟合。
L=-18.13116+.0020907date其中L的含义是:L=ln(P(any=1)/P(any=0))总体的检验的原假设是所有的除了常数项以外的系数都为0，它的定义为:其中的是初始递归(只有常数项的模型)的对数似然函数值，而是最后一次递归的对数似然函数值，这里，-2[-15.394543-(-12.991096)]=4.81 由回归结果可以看到这里的P值为0.0283，所以date变量具有比较显著的效果。
stata 条件logit
stata 条件logitStata是一种用于数据分析和统计建模的软件。
它提供了许多功能，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
其中，条件logit是Stata中经常使用的一种回归模型，它可以用于研究二元或多元结果变量的影响因素。
本文将详细介绍Stata条件logit模型的使用方法和注意事项。
一、什么是条件logit模型？条件logit模型是一种广义线性模型（GLM），它被广泛应用于研究二元或多元结果变量的影响因素。
在条件logit模型中，因变量为二元或多元分类变量，自变量可以是连续变量、分类变量或二元变量。
该模型假设因变量服从逻辑斯蒂分布，并通过最大似然估计法来估计参数。
二、如何进行条件logit回归？1. 数据准备在进行条件logit回归之前，需要准备好数据集。
数据集应包含因变量和自变量，并且需要进行清洗和预处理。
2. 运行命令在Stata中，可以使用clogit命令来运行条件logit回归。
该命令的基本语法如下：clogit depvar [indepvars], group(idvar) [options]其中，depvar是因变量，indepvars是自变量，group(idvar)指定了群组变量。
options参数可以用来指定一些选项，例如是否输出结果、是否进行偏差校正等。
3. 解读结果运行clogit命令后，Stata会输出回归结果。
常见的结果包括系数估计值、标准误、z值、p值等。
需要注意的是，由于条件logit模型估计的是比例几率而不是概率，因此系数解释也与传统线性回归有所不同。
三、注意事项1. 数据处理在进行条件logit回归之前，需要对数据进行清洗和预处理。
例如，需要检查数据是否存在缺失值或异常值，并进行适当的处理。
2. 变量选择在选择自变量时，应该考虑到变量之间的相关性和共线性。
如果存在高度相关的变量，则可能会导致模型不稳定或解释力度不足。
3. 模型诊断在运行条件logit回归后，应该对模型进行诊断检验。
stata logistic模型 平均边际效应
stata logistic模型平均边际效应Stata是一种统计分析软件，可以进行各种统计分析，其中包括逻辑回归模型（logistic regression model）。
逻辑回归模型是一种用于建立二分类问题的概率模型，它可以预测因变量的取值是0还是1，并且可以估计自变量对因变量的影响程度。
平均边际效应是一种量化自变量对因变量的影响的方法。
在逻辑回归模型中，平均边际效应可以用来解释当一个自变量（或多个自变量）发生改变时，因变量取1的概率的变化量。
那么如何求解逻辑回归模型的平均边际效应呢？下面以一个实例来说明：假设我们有一个数据集，其中自变量X包括年龄、性别和教育程度，而因变量Y 表示一个人是否购买了某个产品（1表示购买，0表示未购买）。
我们可以运行stata中的logistic命令来进行逻辑回归分析。
假设我们的模型如下：logistic Y X然后，我们可以使用margins命令来求解平均边际效应。
具体命令如下：margins, dydx(X)其中，dydx选项表示计算自变量的边际效应。
运行上述命令后，stata会给出自变量X对因变量Y的边际效应的估计值，并给出其标准误差和置信区间。
得到边际效应后，我们可以进行解释和分析。
以年龄为例，如果年龄的边际效应为0.02，表示每增加一岁，购买该产品的概率增加0.02。
如果边际效应的置信区间不包括0，那么我们可以认为该自变量对因变量的影响是显著的。
在进行解释时，我们还可以将多个自变量的边际效应进行比较。
比如，我们可以计算不同性别和教育水平下购买产品的概率，并比较它们之间的差异。
除了用于解释和比较自变量之间的影响，平均边际效应还可以用于预测。
假设我们有一个新的个体，他（或她）的年龄为30岁，性别为女性，教育程度为本科。
我们可以使用平均边际效应来估计该个体购买该产品的概率。
总之，平均边际效应是一种用于解释和比较逻辑回归模型中自变量对因变量的影响的方法。
通过stata中的margins命令，我们可以计算和解释自变量的平均边际效应，并进行预测和比较。
stata中的logit命令
Stata中的logit命令1. 介绍在统计学和经济学中，logit模型是一种用于二分类问题的回归模型。
它是一种广义线性模型（GLM），常用于分析二元变量的概率与自变量之间的关系。
Stata是一种流行的统计软件，提供了logit命令来进行logit回归分析。
本文将详细介绍Stata中的logit命令，包括命令语法、参数解释、结果解读以及常见问题和注意事项等内容。
2. 命令语法在Stata中，使用logit命令进行logit回归分析的基本语法如下：logit dependent_variable independent_variables [if] [in] [weight], options其中，dependent_variable表示因变量（二元变量），independent_variables表示自变量（可以是连续变量或者分类变量）。
if、in和weight为可选参数，用于指定数据子集、样本权重等。
options为可选参数，用于控制回归模型的具体设定。
常见的options包括：•robust：使用鲁棒标准误估计回归系数；•cluster(varname)：进行聚类标准误估计；•vce(robust)：同时使用鲁棒标准误和聚类标准误；•nolog：不输出回归结果。
3. 参数解释logit命令的结果输出包括两部分：回归系数和模型拟合信息。
下面分别介绍这两部分的内容及其解释。
3.1 回归系数logit命令输出的回归系数表示自变量对于因变量的影响程度。
具体解释如下：•Coef.：自变量的系数估计值；•Std. Err.：系数估计值的标准误；•z：系数估计值与标准误之比，用于进行假设检验（z检验）；•P>|z|：假设检验的双侧p值，用于判断自变量是否显著影响因变量。
通常情况下，我们关注P值是否小于0.05，以确定自变量是否对因变量有显著影响。
3.2 模型拟合信息logit命令还输出了一些模型拟合信息，用于评估模型的拟合程度和预测能力。
离散因变量模型(Logit 模型,Probit模型)
（2）估计：用 logit 法估计。 模型形如：
Y ( x)
（调用数据库和程序E:\logit）
模型结果：
Stata 命令：logit y score d1
Logit estimates Log likelihood = -3.979482
Number of obs =
LR chi2(2)
yi F ( X i B) i
eZ F(Z) 1 eZ (Z)
模型 yi ( Xi B) i
f
(Z)
F'(Z)
eZ (1 eZ )2
(Z )(1 (Z ))
线性化 pi ( Xi B)
∵
(Z )
eZ 1 eZ
pi ( X i B) eXiB 1 pi 1 ( X i B)
( X i B) x j
f (XiB) j
（四） 分布函数F的选取
选取分布函数F的原则：
0 F(XiB) 1
X i B F ( X i B) 1
X i B F ( Xi B) 0
F是单调函数
按照上述原则F取作累计分布函数。 下面介绍三种不同分布函数下的计量模型：
内容
二元选择模型的三类模型介绍 二元选择模型的估计: 二元选择模型的检验： 二元选择模型的应用
一、 二元选择模型
二元选择模型的理论模型 二元选择模型经济计量的一般模型 线性概率模型（LPM) Logit 模型 Probit 模型
（一） 二元选择模型的理论模型
效用是不可观测的只能观测到选择行为uiii11??x1??uiii000??x??uuiiiii1010?????x10????iiy?????ix第i个个体选择1的效用第i个个体不选择1选择0的效用1000iiiiyyyy???????????选择1不选择1选择0二二元选择的经济计量一般模型ftft???11011iiiiipyxpyppff????????????????????iiiixxxx101iieyxppf???????ixyeyx???yfxb???12
第八章--离散选择模型――Logist回归
第八章离散选择模型—Logistic回归基于logistic回归模型的企业信用评价——以材料和机械制造行业上市公司为例一、引言中国市场经济制度的日益健全与完善以及证券债券等金融市场的逐步建立与发展，信用成为经济交往、债务形成的一个重要的基础，信用风险越来越受到市场交易者的关注。
信用风险是指借款人、证券发行人或交易方由于各种原因不愿或无能力履行商业合同而违约，致使债权人、投资者或交易方遭受损失的可能性。
对于上市公司而言，这种违约行为经常表现为拖欠账款、资不抵债以及以发行证券或债券进行圈钱等失信行为。
对这种违约失信的可能性的度量显得十分重要。
怎样分析公司的信用状况，对信贷管理者如何分析企业的信用，对证券投资者如何衡量投资项目的风险和价值以及企业家如何评价自己管理的公司，都有极大的价值。
自上世纪中期以来，国内外以计算违约率(本文计算守信率,守信率=1-违约率)对信用风险进行评价和度量的方法和模型得到了迅速发展。
对企业的信用评价主要是基于综合财务指标特征计算违约风险并用来划分等级。
以综合财务指标为解释变量，运用计量统计方法建立模型，分析信用在金融和学术界成为主流，并且评价效果显著。
特别对于logistic回归模型效果更好，因为该模型没有关于变量分布的假设，也不要求假设指标存在多元正态分布。
最早有Martin（1977）建立logistic回归模型预测公司的破产以及违约的概率。
Madalla(1983)建立logistic回归模型来区分违约和非违约贷款申请人，并确认0.551为两者的分界线。
比如在我国，张后启等（2002），杨朝军等（2002），应用Logistic模型研究上市公司财务危机，得出有效结论等等。
面对我国在深沪两家证券市场上市的一千多家上市公司，由于公司体制和管理机制缺陷，或者自身利益最大化利益驱使，或者多部分有国企改制而来等各种原因，信用风险程度变的更大。
若能够应用一个较简单的计量模型对他们的信用状况进行评价，对债权人选择贷款对象，投资者投资和交易方的选取都有较大帮助。
离散选择模型举例12.2 精品
一．二元离散选择模型1．二元响应模型(Binary response model)我们往往关心响应概率()()()()z G x x G x y x y k k =+++=E ==P βββ...1110，其中x 表示各种影响因素（各种解释变量，包括虚拟变量）。
根据不同的函数形式可以分为下面三类模型：线性概率模型（Linear probability model ，LPM ）、对数单位模型（logit ）、概率单位模型(probit)：三种模型估计的系数大约有以下的关系：LPM probit probit it ββββ5.2,6.1log ==2．偏效应（1）如果解释变量是一个连续型变量，那么他对p(x)=p(y=1|x)的偏效应可以通过求下面的偏导数得出来：()()()()dzz dG z g x g x x p j j =+=∂∂,0βββ，偏效应的符号和该解释变量对应的系数的符号一致；两个解释变量偏效应之比等于它们各自的估计系数之比。
（2）如果解释变量是一个离散性变量，则k x 从k c 变化到k c +1时对概率的影响大小为：()()()k k k k c x G c x G ββββββ+++-++++...1 (110110)上面的其他解释变量的取值往往取其平均值。
3．估计方法与约束检验极大似然估计；三种常见的大样本检验：拉格朗日乘数检验、wald 检验、似然比检验。
4．Stata 程序语法（以Probit 为例）probit depvar [indepvars] [weight] [if exp] [in range] [, level(#) nocoef noconstant robust cluster(varname) score(newvar) asis offset(varname) maximize_options ] predict [type] newvarname [if exp] [in range] [, statistic rules asif nooffset ] where statistic isp predicted probability of a positive outcome; the default xb linear predictionstdp standard error of the prediction二．具体的例子1．数据：美国1988年的CPS 数据2．模型：估计成为工会成员的可能性，模型形式如下：参加工会的概率=F(潜在经验potexp 、经验的平方项potexp2、受教育年限grade 、婚否married 、工会化程度high)；解释变量：Potexp=年龄-受教育年限-5； grade=完成的受教育年限； married ：1表示婚，0未婚；high ：1表示高度工会化的行业，否则为0。
stata中logit回归结果解读
stata中logit回归结果解读在Stata中进行logit回归分析是一种常用的统计方法，它可以用来研究因变量为二元变量（例如成功或失败、生还或死亡）与自变量之间的关系。
通过logit回归分析可以了解自变量对因变量的影响以及它们之间的相关性。
本文将解读和解释Stata中logit回归结果。
首先，我们需要关注的是回归方程中的系数（Coefficient）和截距（Intercept），它们提供了每个自变量的影响以及截距对因变量的基线影响。
系数可以通过指数化来解读。
例如，如果一个自变量的系数为0.5，那么它与因变量之间的关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率增加50%”。
同样地，如果系数为-0.5，那么关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率减少50%”。
截距代表在其他自变量不变的情况下，因变量的基线概率。
其次，我们需要关注的是p-值（P>|z|），它提供了系数的统计显著性。
通常，如果p-值小于0.05（通常也可以选择0.01），则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有统计显著的影响。
如果p-值大于0.05，则我们无法得出该自变量对因变量有显著影响的结论。
除了系数和p-值之外，还需要关注估计的标准误差（Std. Err.）和置信区间（Conf. Interval）。
标准误差反映了估计系数的精确度，它用于计算置信区间。
置信区间告诉我们，我们对于真实参数的估计有多大的信心。
通常，如果一个置信区间不包含0，则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有显著影响。
在回归结果中还可以查看伪R方（Pseudo R-squared）的值，它衡量模型的拟合优度。
不同的伪R方有不同的计算方式，例如Cox and Snell伪R方和Nagelkerke伪R方。
值越接近1，模型的拟合优度越好。
此外，还可以查看回归模型的拟合优度检验（Goodness of Fit Test），例如卡方检验（Chi-squared test）。
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7
60
2
• Data reorganize example
id mode distance
qtype
cost
time
223 rail
5
1
210000
14
223 truck
5
223 rail
5
1
280000
6
10
210000
19
223 truck
5
10
280000
7
los
choice
logcost5
los2
market segmentation makes the model more comprehensive. • The more variables model has, the more comprehensive model is.
❖ The model which is used 3 variables is more comprehensive than the model used 2 variables.
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0 m1-1-5
m2-1-5
m3-1-5
m1-1-6
m2-1-6
m3-1-6
m1-1
m2-1
m3-1
Conclusion
• The best model is Model 1-1 • Statistical results of the estimation indicate that
Introduction
• This paper developed a disaggregated logistics demand models using discrete choice analysis method.
• Data used is 2008-SP data from a survey. • Stata was employed for the estimation of logit
MODEL 3-2 2variables (cost/LOS)
MODEL 4-2 2variables (time/LOS)
Data Modification
• We modify row-data to remove unreasonable data set
- Such as the choice of the not-dominant alternative
models.
SP Data set information
• Stated pointed: 2007 • Analysis commodity: steel • Analysis range: 30 people(row 600-1500) • Dependent variable: choice • Independent variables: cost [log(#/10^5)]
Model 4 is ignored
Data Modification
• Basic data
rail
truck
id distance question type
cost
time
los
cost
time
los
choice
223
5
1
210000
14
60 280000
6
60
2
223
5
2
260000
14
80 350000
60
0
0.741937
6
60
1
1.029619
6
100
0
0.741937
10
60
1
1.029619
6
Modeling Estimated Results(DIST5)
Model distance5
1-1-5
2-1-5
3-1-5
0.2899 0.2884 0.1042
Modeling Estimated Results(DIST6)
MODEL 3-1 - Distance 5/6 2variables (cost/LOS)
MODEL 4-1 - Distance 5/6 2variables (time/LOS)
MODEL 1-2 N 3variables (cost/time/LOS)
MODEL 2-2 2variables (cost/time)
Model distance6
1-1-6
2-1-6
3-1-6
0.2588 0.2539 0.0704
Modeling Estimated Results(DIST5&6)
Model Distance5&6
1-2
2-2
3-2
0.2539 0.2521 0.0838
Modeling Comparison
Coቤተ መጻሕፍቲ ባይዱtents
• Introduction • SP Data set information • Modeling scenarios setting • Data modification • Modeling estimated results • Modeling comparison • Conclusion
THANK YOU
time [hour] LOS [#/10]
Modeling Scenarios Setting
Modeling scenarios
Market Segment?
MODEL 1-1 - Distance 5/6
3variables (cost/time/LOS)
Y
MODEL 2-1 - Distance 5/6 2variables (cost/time)