二值选择模型的stata操作与分析中的logit模型是什么
二值选择模型的stata操作与分析中的logit模型是什么
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。
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：
logitapprovewhitehratobratloanprcunemmalemarrieddepschcosignchistpubrecmortlat1mortlat2vr,ornolog
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%。
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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：
logitapprovehratobratloanprcunemmaledepschcosignchistpubrecmortlat1mortlat2vrestimatesstorem1
再做包含婚姻状况和种族因素的logit模型，并保存：
logitapprovewhitehratobratloanprcunemmalemarrieddepschcosignchistpubrecmortlat1mortlat2vrestimatesstorem2
再做似然比检验：
lrtestm1m2
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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