当前位置:   article > 正文

全面解读Logit模型_logit模型结果解读

logit模型结果解读

全文阅读:全面解读Logit模型| 连享会主页


1. 简要回顾

给定一组协变量 ,一个二元被解释变量  的期望值等于以下概率:

在线性概率模型 (LPM) 中,这一条件概率的表达式为 ,其中  可以通过 OLS 来估计。但是线性概率模型的最大问题是估计出来的概率可能会超过  区间。因此对于二元被解释变量,我们往往会采用 Logistic 方程来建模,具体而言:

在 Stata 中, 的极大似然估计值可以通过 logit 命令估计。为了更好理解,我们使用一份包含 753 个已婚女性的调查数据 (Mroz 1987) 来估计劳动方程。其中,结果变量 inlf 是一个二元变量,取值为 1 意味着参加了工作,取值为 0 意味着未参加工作。协变量 nokid 是一个二元变量,取值为 1 意味着这一妇女在调查时没有小于 6 岁的孩子;nwifeinc 是一个连续变量,衡量了这一妇女的丈夫的年薪 (单位为千欧元)。

全文阅读:全面解读Logit模型| 连享会主页

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/酷酷是懒虫/article/detail/989222
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号