2012-09-30 417 views
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我在Stata中運行Logit迴歸。Stata Logit迴歸的等價R^2

  1. 我怎樣才能知道迴歸的解釋能力(在OLS中,我看R^2)? (在OLS中,我手動繼續添加自變量並尋找調整後的R^2;我的猜測是Stata應該簡化了這個手動過程)嗎?是否有一種有意義的方法來擴展與其他自變量的迴歸?

回答

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我很擔心您收到此錯誤模擬的基本面:

  1. 迴歸模型的解釋力是理論上的係數演繹決定,而不是由R平方。 R^2表示線性模型預測的方差量,它可能是您模型的適當基準,或者不是。

  2. 同樣,模型中存在或不存在自變量需要實質性證明。如果您想了解在模型的零件中增加或減少R平方如何變化,請參閱help nestreg獲取有關嵌套迴歸的幫助。

總結:你的模型和它的變量組合的解釋能力不能僅僅通過處理數字來確定。你首先需要一個足夠的理論來建立你的模型。

現在,如果你正在運行logit

  • 閱讀長和弗里斯(CH 3),以瞭解如何在你的模型數似然收斂(或沒有)。
  • 不要指望找到那麼簡單,因爲R平方爲logit東西。
  • 使用logit diagnostics你的模型,就像你要運行OLS後。

您可能還想閱讀似然比卡方檢驗或運行額外的lrtest命令,如Eric所解釋的。

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尼斯的答案,我也建議仔細閱讀答案[這個問題](HTTP:/ /stats.stackexchange.com/q/3559/1036)對CV口譯相關logistic迴歸的僞R平方統計。 –

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R^2的概念在logit迴歸中沒有意義,您應該完全忽略Stata輸出中的McFadden Pseudo R2。 (G):G = D(不含變量的模型[B]) - D(D) (帶變量[A]的模型)。

似然比檢驗(G):

H0:用於消除變量係數都等於0

哈:至少一個係數是不等於0

當LR-試驗p0.05不拒絕H0,這意味着從統計學的角度來看,將附加IV納入模型是沒有好處的。

實施例的Stata語法來做到這一點是: 分對數DV IV1 IV2 估計存儲甲 分對數DV IV1 估計商店B lrtest AB //即測試如果A是在乙

筆記 '嵌套',然而,在我們可以斷定logit模型是否「可接受」之前,還有很多方面需要檢查和測試。欲瞭解更多detauls,我建議訪問: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/topics/logistic_regression.html

,並諮詢:

應用logistic迴歸,大衛·W·霍斯默和斯坦利Lemeshow,ISBN-13:978-0471356325

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我當然幾乎像羅吉特或概率二元模型R^2的任何措施不應被視爲非常重要的上述海報同意。有幾種方法可以看出你的模型在預測方面有多好。例如,請查看以下命令:

lroc 
estat class 

而且,這裏的進一步閱讀的好文章: http://www.statisticalhorizons.com/r2logistic