Stata 中的 logit 回归命令

logit 回归是在 Stata 中执行二分类Logistic回归分析的命令。它用于预测二进制因变量（0 或 1）的结果，例如一个人是否投票或反对、购买产品或参加活动。

Stata 中的 logit 回归命令

Stata 中的 logit 回归命令

语法

logit `因变量` `自变量` [, `选项` ]

其中：

`因变量` 是一个二进制变量，其值为 0 或 1。 `自变量` 是用于预测因变量的变量。 `选项` 用于指定特定选项，例如显著性水平、迭代次数和协变量矩阵的类型。

示例

以下示例显示如何使用 logit 回归命令来预测投票结果：

```stata Logit 回归预测投票结果

logit vote income age education

显示结果摘要

summarize vote income age education

拟合模型并保存结果

logistic vote income age education, gen(results)

预测新观测值的概率

predict prob, pr

列出预测概率

list prob ```

解释输出

logit 回归命令将生成以下输出：

回归系数：每个自变量的系数，指示其对因变量的影响。 标准误：回归系数的估计标准误。 z 分数：回归系数与标准误之比，用于测试统计显着性。 p 值：回归系数统计显着性的概率。 拟合优度统计：例如 Akaike 信息准则 (AIC) 和贝叶斯信息准则 (BIC)，这些统计量衡量模型的拟合程度。 分类表：将预测概率转换为类别（例如，投票或反对），并显示分类的准确性。

选项

logit 回归命令提供了许多选项，包括：

`coeflegend`：在输出中显示变量名称旁边的标签。 `noadjust`：不调整标准误以进行聚类或加权观测。 `vce(robust)`：使用稳健的标准误，以应对异方或自相关。 `or`：显示结果为优势比（OR）而不是系数。

结论