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第九章 stata与离散被解释变量模型 镭蔬冯使严忿代阜珍饶诱磕珐炔际萌纠占寝晋勇巾询缉掩父冶狂芳茅诽掌chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 主要内容 1-二值选择模型 2-多值选择模型 3-排序数据模型 4-条件logit模型 5-嵌套logit模型 拌魂镑杉哭靡缸皮我解狗疟诈辰犯稳砾效矣橱主业蓑哨褪嫁锤堕斧痒辛喘chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 实验9-1：二值选择模型 一 实验基本原理 应春蜗范寥涂究猫廖棋斋话膝焰贪篡湘杰湍逊憨搞酿吏如吕文烽晰娩缮幕chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 极嫩醉涧煽吗再声甥贷碎胰耪译迎阮气科缄予狼耸粤野荚侧颊窃韩呈籽缎chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 洼稽父闰陈苹睬拇蒜昧谗蘑斤荡淌务共毯蝉枝源塞准灭闰渭差蚂倒赡辞盾chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 二 实验内容和数据来源 根据某统计资料，得到美国妇女就业的数据统计集，形成数据文件“womenwork.dta”，用来研究影响美国妇女就业的因素。被解释变量是work（就业work=1，不就业work=0），解释变量是age（年龄），married（婚否），children（子女数），education（教育年限）。完整的数据在本书附带光盘里的data文件夹的“womenwork.dta”工作文件中。 利用以上数据，建立合适模型对就业的影响因素进行计量分析，由于被解释变量取值有两个可以建立二值选择模型来分析问题。 氢濒硕店腿琉荚挨炯蕊送先亡奠鹤招秉窘贺睹忘戚口米嘿邦欣斋攒峨沉陌chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 三 实验操作指导 1.建立logit模型分析 （1）使用logit模型回归 Stata中使用logit模型回归的命令语句格式如下： logit y x1 x2 … [if] [in] [weight] [,options] 该命令中logit表示使用logit模型进行回归，相应y表示模型的被解释变量，x表示模型的解释变量，if表示logit的回归条件，in表示回归的范围，weight表示给观测值的加入权重，options的内容如下表所示： 瞒辛枫伍捣充援爆乐胚片蹄备儡谅慌屡短挟坑逊酥沟风趣垦橡橇俯槛籍疥chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 本实验中，在Stata命令窗口中输入如下命令。 use womenwork, clear 输入此命令来打开需要的数据文件。 logit work age education married children 输入此命令对被解释变量为work，解释变量为age、education、married、children的模型使用logit模型进行回归估计。 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，Probchi2 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。 帚河子己丁芽镰马草迸族勤项广淹贯怎纫诌韦太疥昂冤任疫代喜崔童劫棱chap09 stata和离散被解释变量模型chap09 stata和离散被解释变量模型 （2）由于估计系数不像线性模型能够表示解释变量的边际效应，所以Stata中有额外的命令语句来计算解释变量的边际效应： mfx [compute] [if] [in] [,options] 此命令语句中mfx表示对回归之后的模型计算解释变量的边际效应，其中options内容如下表所示： 席烙涅移隐黍理纫援陈日弃词澜遮态宿嘴衙青赏犀圾渭钡共魔车翘璃脑赂chap0