Stata:Logit模型一文读懂
原文链接:https://www.lianxh.cn/news/e18031ffad4f3.html
目录
- 1. 简介
- 2. 二元 Logit 模型
- 2.1 0/1 分布
- 2.2 Logit 变换
- 2.3 Logistic 模型
- 2.4 估计结果的解释与举例
- 2.5 边际效应分析
- 2.5.1 平均边际效应
- 2.5.2 样本均值处的边际效应
- 3. 实证分析中的应用举例
- 3.1 研究背景
- 3.2 北京市汽车限号行驶政策
- 3.3 研究数据
- 3.4 模型设定与结果分析
- 4. 参考文献
1. 简介
在实证研究中,我们会经常遇到被解释变量为 “是/否” 或者 “某事件发生/未发生”,此时,被解释变量只有 两种 取值,对应的数字编码可记为 0 或 1,称为二值变量
或 0-1
变量。例如,我们想研究以下问题:
- 什么因素会导致患胃癌(患胃癌 = 1;未患胃癌 = 0)?
- 具有哪些特征的中小企业会破产违约还贷(违约 = 1;未违约 = 0)?
- 哪些消费者倾向于购买 iphone(购买 iphone = 1;未购买 iphone = 0)?
- 北京实施限行政策后哪些家庭会购买第二辆小汽车(购买第二辆车 = 1;未购买第二辆车= 0)?
在这些情况下,采用线性回归模型研究被解释变量的影响因素是 不合适的 (可参见 连享会推文 二元选择模型:probit 还是 logit?(微信版),需要使用 概率模型,其中最常用的是二元 Logit 模型。
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