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1、第9講離散被解釋變量模型主要內(nèi)容1-二值選擇模型2-多值選擇模型第1節(jié)二值選擇模型一實(shí)驗基本原理二實(shí)驗內(nèi)容和數(shù)據(jù)來源根據(jù)某統(tǒng)計資料，得到美國婦女就業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計集，形成數(shù)據(jù)文件“womenwork.dta”，用來研究影響美國婦女就業(yè)的因素。被解釋變量是work（就業(yè)work=1，不就業(yè)work=0），解釋變量是age（年齡），married（婚否），children（子女?dāng)?shù)），education（教育年限）。完整的數(shù)據(jù)在本書附帶光盤里的data文件夾的“womenwork.dta”工作文件中。利用以
2、上數(shù)據(jù)，建立合適模型對就業(yè)的影響因素進(jìn)行計量分析，由于被解釋變量取值有兩個可以建立二值選擇模型來分析問題。三實(shí)驗操作指導(dǎo)1.建立logit模型分析（1）使用logit模型回歸Stata中使用logit模型回歸的命令語句格式如下：logityx1x2…[if][in][weight][,options]該命令中l(wèi)ogit表示使用logit模型進(jìn)行回歸，相應(yīng)y表示模型的被解釋變量，x表示模型的解釋變量，if表示logit的回歸條件，in表示回歸的范圍，weight表示給觀測值的加入權(quán)重，options
3、的內(nèi)容如下表所示：本實(shí)驗中，在Stata命令窗口中輸入如下命令。usewomenwork,clear輸入此命令來打開需要的數(shù)據(jù)文件。logitworkageeducationmarriedchildren輸入此命令對被解釋變量為work，解釋變量為age、education、married、children的模型使用logit模型進(jìn)行回歸估計。在這個回歸結(jié)果圖中l(wèi)oglikelihood即對數(shù)似然值，不斷的試錯迭代是logit模型的估計方法，在逐步進(jìn)行回歸時，通過比較不同模型的-2LL判斷模型的擬
4、合優(yōu)度，選擇取值更小的模型。LRchi2(4)是卡方檢驗的統(tǒng)計量，也就是回歸模型無效假設(shè)所對應(yīng)的似然比檢驗量；其中4為自由度，Prob>chi2是其對應(yīng)的P值，在這個估計結(jié)果顯示以p=0顯著說明模型的有效性。其實(shí)這兩個指標(biāo)與線性回歸結(jié)果中F統(tǒng)計量和P值的功能是大體一致的。另外結(jié)果中的PseudoR2是準(zhǔn)R2，雖然不等于R2,但可以用來檢驗?zāi)Ｐ蛯ψ兞康慕忉屃Γ驗槎颠x擇模型是非線性模型，無法進(jìn)行平方和分解，所以沒有，但是準(zhǔn)衡量的是對數(shù)似然函數(shù)的實(shí)際增加值占最大可能增加值的比重，所以也可以很好的衡量
5、模型的擬合準(zhǔn)確度。此logit模型中擬合優(yōu)度為0.1882。coef是自變量對應(yīng)的系數(shù)估計值，OLS通過t檢驗來檢驗估計量是否顯著，logit模型通過z檢驗來判斷其顯著性；通過z檢驗結(jié)果可以看到此模型中系數(shù)均以p=0顯著不為0。（2）由于估計系數(shù)不像線性模型能夠表示解釋變量的邊際效應(yīng)，所以Stata中有額外的命令語句來計算解釋變量的邊際效應(yīng)：mfx[compute][if][in][,options]此命令語句中mfx表示對回歸之后的模型計算解釋變量的邊際效應(yīng)，其中options內(nèi)容如下表所示：本
6、實(shí)驗中，在進(jìn)行l(wèi)ogit模型回歸估計后，在Stata命令窗口中輸入如下命令：mfx此命令計算模型回歸之后，解釋變量取值在樣本均值處的邊際效應(yīng)。此輸出結(jié)果顯示了每一個解釋變量的平均邊際影響，另外讀者可以自己設(shè)定計算在邊際影響的點(diǎn)，其原理就是命令語句options中的at(atlist)將其具體化，例如“mfx,at(x1=0)”表示計算x1取值為0，其他解釋變量取值在樣本均值處的邊際效應(yīng)；而“mfx”默認(rèn)是在所有解釋變量在樣本平均值處的邊際效應(yīng)。（3）計算模型預(yù)測的百分比來計算模型的擬合優(yōu)度。如果要
7、檢驗這個分類的依據(jù)或者要獲得每個預(yù)測值，可以利用此二值模型進(jìn)行預(yù)測分析，Stata中二值選擇模型的預(yù)測的命令語句如下所示：predict[type]newvar[if][in][,single_options]其中predict是表示對模型進(jìn)行預(yù)測的命令；newvar表示預(yù)測新變量的名稱，type可以表明設(shè)定新變量的類型；if和in表示對此預(yù)測設(shè)定的條件和范圍；single_options的內(nèi)容以下表所示：本實(shí)驗中，在Stata命令窗口中輸入如下預(yù)測命令，可以得到預(yù)測結(jié)果圖：predictp1,p
8、r此命令可以獲得此模型的個體估計的值并記為新變量p1listworkp1此命令可以將實(shí)際值與估計值對應(yīng)羅列，對比看到預(yù)測值和實(shí)際值的一致程度。（1）ROC曲線（受試者操控曲線）此曲線是指圖9.3提到的敏感性與（1-特異性）的散點(diǎn)圖，即預(yù)測值等于1的準(zhǔn)確率與錯誤率的散點(diǎn)圖。Stata中繪畫該ROC曲線命令語句為:lroc[x][if][in][weight][,options]其中l(wèi)roc表示繪圖ROC曲線命令，if和in表示對繪制圖時的條件和范圍的設(shè)定，weight表示對觀測值的權(quán)
