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1、Stata上机实验离散选择模型1。二项选择模型主要包括：Probit模型（标准正态分布）Logit模型（逻辑分布）Logit模型Logit模型假定模型的误差项服从Logistic分布利用极大似然估计方法拟合，Yhat=0负的产出Yhat<>0（通常yhat=1）正的产出例如：sysuseauto,clearlogitforeignweightmpg相当于计算如下概率：Pr(foreign=1)=F(B0+B1weight+B2mpg)1。获得个体取值为1的概率。predictp1,prlistp1foreign对比一下结果，判断有正有误2。对预测准确率的判断estatcl
2、ass结果解读敏感性（Sensitivity）指即真实值取1而预测准确的概率；特异性（Specificity）是指即真实值取0而预测准确的概率。默认的门限值为0.5。3。受试者操控曲线（Receiveroperatingcharacteristic，简称为ROC曲线）是指敏感性与（1-特异性）的散点图,即预测值等于1的准确率与错误率的散点图。lroc4。goodness-of-fit拟合优度检验estatgof5。变量的边际影响回归结果中，，估计量β并非“边际效应”（marginaleffects），因此要用命令：mfxProbit模型Probit模型假定误差项的分布形式
3、为标准正态分布：回归方法和检验方法与Logit模型类似。probitforeignweightmpg注意：由于Probit与Logit所使用的分布函数不同，其参数估计值并不直接可比。雨宫（Amemiya）提出：同一个模型的logit和probit模型大概具有如下关系：Blogit约等于1.6*BProbit但利用mfx计算的两者的边际效应应该大致相同。一个综合例子使用美国妇女就业数据集“womenwork.dta”，估计决定就业的Probit与Logit模型。被解释变量为work=1，就业；work=0，不就业。解释变量为age（年龄）,married（婚否）,child
4、ren（子女数）,education（教育年限）。usewomenwork,clearlogitworkagemarriedchildreneducationmfxestatclasspredictp1,prlistworkp1lrocestatgof注意：married是离散变量，因此执行mfx后的结果的含义不同。probitworkagemarriedchildreneducationmfxestatclasspredictp2,prlistworkp2lrocestatgoftabworktabworkifp2>0.52。多项选择模型多项Logit模型：由于可选项目
5、有多项，因此输出结果时stata将自动指定一个为基础类别(BaseOutput)，显示各个变量对另外几个类别的影响系数。usebrand,cleartabbrandmlogitbrandagefemale结果分析可以利用predict提取个体选择概率predictp1p2p3list可以根据研究需要，自由地指定用来比较的baseoutcome（参照点）。 mlogitbrandagefemale,base(3)排序选择模型根据GSS的调查数据，不同的家庭母亲与子女之间的关系也不同。根据调查显示，有的家庭母子（女）关系比较紧张，有的比较融洽。变量包括：warm=关系融洽度（
6、0、1、2、3）；educ=子女接受教育的程度；age=子女年龄；male=儿子；prst=职业威望；white=白人；y89=89年调查结果。分析不同因素对母子（女）关系的融洽程度有何影响。useordwarm,cleartabwarm建立如下方程：ologitwarmedagemaleprstwhiteyr89oprobitwarmedagemaleprstwhiteyr89结果解读predictp1p2p3p4listp1p2p3p4计数模型1。泊松回归2。负二项回归泊松回归模型有些被解释变量只能取非负整数，即0,1,2,...，对于这一类“计数数据”，常使用“泊松
7、回归”（Poissonregression）。yi=1,2,…。我们知道，泊松分布的最大特点是条件期望和方差相等。即利用数据集poissonreg.dta估计决定初中生旷课天数（daysabs）的计数模型。解释变量为langarts（语言艺术课成绩）与male（是否男性）。usepoissonreg,clearpoissondaysabslangartsmalepredictp1,nlistmfxestatgof泊松MLE分析常常受到很多限制，如泊松分布的所有概率以及更高阶矩完全由其均值决定，特别是方差等于均值这一点有明显的局
