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二值选择模型的stata操作与分析中的logit模型是什么,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
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在经典计量经济学模型中,被解释变量通常被假定为连续变量,若被解释变量为离散变量,如Y=1,2,3 那么就称为离散被选择变量模型, 离散被解释变量模型分为二元选择模型和多元选择模型。这里介绍二元选择模型的stata操作与分析,即logit模型和probit模型。
接着(一)中的例子,接下来做自变量的比数比:
采用stata得出white、married和loanprc的比数比:
logit approve white hrat obrat loanprc unem male married dep sch cosign chist pubrec mortlat1 mortlat2 vr, or nolog
得到结果:
根据结果,white的比数比为0.0828,表明白人贷款申请批准的的预测概率是非白人的2.5543倍。
同理,married贷款申请批准的预测概率是nomarried的1.6541倍;
loanprc每升高一个单位,贷款申请批准的预测概率平均下降(1-0.1488)%=0.8512%。
2
采用似然比检验。
首先做不包含婚姻状况和种族因素的logit模型(去掉white、married变量),并保存:
logit approve hrat obrat loanprc unem male dep sch cosign chist pubrec mortlat1 mortlat2 vrestimates store m1
再做包含婚姻状况和种族因素的logit模型,并保存:
logit approve white hrat obrat loanprc unem male married dep sch cosign chist pubrec mortlat1 mortlat2 vrestimates store m2
再做似然比检验:
lrtest m1 m2
得到结果:
原假设是两个模型是等价的,这里的LR检验值为35.66,p值为0.000,在5%的显著性水平下拒绝原假设,说明两个模型不等价,因此婚姻状况和种族因素会影响贷款申请批准。
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