logit模型需要检验logit 异方差差吗

第9讲 离散选择模型_图文_百度文库
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第9讲 离散选择模型
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第八讲 离散因变量模型(LPM,Probit,Logit)
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你可能喜欢请问要如何解决线性概率模型的异方差问题?
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Heteroscedasticity can be dealt with through the use of
weighted least squares. Goldberger (1964) laid out the 2 step procedure when the DV is dichotomous.1. Run the usual OLS regression of
on the ’s. From these estimates, construct the following
weights:2. Use these weights and again regress
on the ’s.
异方差主要影响标准误的计算,改用white标准误就可以了
Probit Logit Hobbit
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本帖最后由 wanghaidong918 于
16:44 编辑
最近在做一个微观数据。数据质量比较高。但目前用到的模型比较简单。因变量是0—1变量。所以可以使用Probit logit model。为了做得规范,现有以下几个问题:
1.两个模型Probit
logit 应该使用哪一个?有什么检验吗?还是两个都报告?
2.这两个模型都需要报告一些什么信息?(F R LM??) 需要进行哪些检验??如自相关?异方差??
3.我想得到模型各个解释变量的边际效应值,如何实现?mfx???这个边际效应值如何解读??
载入中......
两者在预测概率方面,差异并不大(虽然表面上系数估计结果相差很大——这仅仅源于模型不同),一般只做一个即可。
下载下面的书看看,讲的比较详细
Regression Models For Categorical Dependent Variables USING STATA
总评分:&热心指数 + 2&
Stata版版规
many thanks .
我想得到模型各个解释变量的边际效应值(及其显著程度),如何实现?mfx只能给出单个解释变量的对概率1的影响,而不能告之显著程度。
看了probit |logit 的所有option.好像没有这项功能。
如何在回归时,直接给出各个解释变量对因变量概率的影响.
期待高手解答。。
上面链接有讨论。但问题并没有解决。
希望比较彻底地弄清楚 。
logit y x1--xn
logistic y x1-xn
logit&&y&&x1-xn
三者有何区别。如何批量得到(所有)解释变量对因变量的边际影响。logistic给出的不是边际影响??
通过看书,懂了一些。
logit 给出的是Y*=XB&&Bk为潜在的Y*的边际值。
logistic给出Y=XB& &bk,& &其中bk=exp(Bk)&&而logP/(1+P)=exp(Bk)&&odd ratio.
但Bk bk都不是边际影响。其边际影响要由mfx命令给出。
现在我的问题是,我可以用mfx给出每一个变量的边际值,即先回归logit ,再用mfx命令。那么,这里得到的边际影响系数的显著性是否会发生改变,还是直接继承logit系数的显著性。
大家讨论之。
另外,还有一个问题。mfx适合于所有的变量吗?
离散变量与连续变量在模型中(logti probit logistic)的解释肯定不一样。这样,mfx在求边际影响时,是否能够识别不同的变量类型?
看书发现,dprobit可以直接给出边际影响。但这只适用于probit模型。有没有相关的关于logit模型的边际影响回归命令?还是logistic 为dprobit的对应物?
现在剩下的问题是,我的解释变量中也有离散变量,有些是虚拟变量,对系数的解释应该注意什么?
如果我要采用dprobit模型的话。
大家讨论之。
把这个问题深入下去。
Greene的书里对logit及probit模型有详细的介绍,上面的问题(除了关于软件命令的)都可以找到答案。
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