有关条件Logit模型在stata中的操作

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现在做毕业论文，有关FDI在中国进行区位选择的决定因素研究，要用到条件logit模型，有哪位大神可以帮帮忙推荐一下比较有用的教材或者可以给个简单的说明吗？在此先行谢过啦

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关键词：logit模型 Stata logit tata Log 模型

logit location fdi gdp urbanization laborcost ldp govexpenses ste seaport foodindex textileindex furnitureindex cpindex chemicalin
> dex metalmeltingindex equipmengindex

Iteration 0:   log likelihood = -132.88397  
Iteration 1:   log likelihood = -110.82756  
Iteration 2:   log likelihood = -104.63454  
Iteration 3:   log likelihood = -104.37081  
Iteration 4:   log likelihood = -104.36965  
Iteration 5:   log likelihood = -104.36965  

Logistic regression                               Number of obs   =        340
                                                  LR chi2(15)     =      57.03
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -104.36965                       Pseudo R2       =     0.2146

------------------------------------------------------------------------------
    location |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         fdi |   .4358941   .2588776     1.68   0.092    -.0714966    .9432849
         gdp |    .589676   .5961176     0.99   0.323    -.5786931    1.758045
urbanization |  -.0850979   1.536139    -0.06   0.956    -3.095875    2.925679
   laborcost |   .0136603   .9891313     0.01   0.989    -1.925001    1.952322
         ldp |  -.2199109   .2790265    -0.79   0.431    -.7667928    .3269709
govexpenses |   .9375278   1.163886     0.81   0.421    -1.343647    3.218702
         ste |   .4027302    .500953     0.80   0.421    -.5791196     1.38458
     seaport |   -.621835   .4465326    -1.39   0.164    -1.497023    .2533528
   foodindex |  -.1044324   .1329208    -0.79   0.432    -.3649524    .1560875
textileindex |   .2204122   .1961047     1.12   0.261    -.1639459    .6047703
furniturei~x |   .0478032   .1204121     0.40   0.691    -.1882003    .2838067
     cpindex |  -.0195688   .2129619    -0.09   0.927    -.4369665    .3978288
chemicalin~x |   .1742172   .2065572     0.84   0.399    -.2306275    .5790619
metalmelti~x |  -.2407738    .239049    -1.01   0.314    -.7093012    .2277536
equipmengi~x |  -.0144254   .1765801    -0.08   0.935     -.360516    .3316651
       _cons |  -6.233694   9.662874    -0.65   0.519    -25.17258    12.70519
这是输出结果 整体不显著 有的变量解释系数解释起来还有困难 下面的几个变量是产业集聚指数 请问我该怎么办啊

没什么意义的变量剔除，方正也不好解释。然后通过取对数，取平方，取交互项等非线性方法调整变量。

zwj110 发表于 2014-9-30 12:47
没什么意义的变量剔除，方正也不好解释。然后通过取对数，取平方，取交互项等非线性方法调整变量。

首先谢谢您的解答哦O(∩_∩)O~不过上面的一些变量都是其他文献基本都会使用到的，导师说要包括在内，下面的几个产业集聚指标是我自己算的，对数也取了，请问条件logit的操作大体是不是这样的呢

南宫娜娜 发表于 2014-9-30 13:38
相当好啊                                                                        
                  ...

额 你是说我的结果吗

the stata command for the conditional logit model is -clogit- or -asclogit-. 你可以看microeconometrics using stata这本书，里面的第15章很详细的讲解了该模型，如何在stata里操作，并和其他类似的模型进行了比较。论坛上有这本书的电子版下载好像。

xiaofengshen 发表于 2014-9-30 17:03
the stata command for the conditional logit model is -clogit- or -asclogit-. 你可以看microeconometr ...

哦哦 真的有就太好啦！能麻烦您给我一个链接吗

xiaofengshen 发表于 2014-9-30 17:03
the stata command for the conditional logit model is -clogit- or -asclogit-. 你可以看microeconometr ...

已找到 太感谢您啦

条件logistic的命令采用的是 clogit命令。具体的格式如下：
clogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , group( varname) [options]
当然也可以用菜单：
Menu：Statistics > Categorical outcomes > Conditional logistic regression。


案例：如果在线联网可以：
setup      
. webuse lowbirth2
    Fit conditional logistic regression (matched case-control data)
        . clogit low lwt smoke ptd ht ui i.race, group(pairid)
    Replay results, reporting odds ratios rather than coefficients
        . clogit, or
    --------------------------------------------------------------------------
    Setup
        . webuse union, clear
    Fit conditional logistic regression (panel data)
        . clogit union age grade not_smsa, group(idcode)

可以看到效果。

书记可以参考：陈峰教授编写的《现代医学统计方法》，里面介绍的比较简单，易于上手。
汉密尔顿的介绍解释不足。另外可以参考MANUAL。里面解释也比较好。


当然还有一个更方便的方法，就是help clogit。
里面给出了具体的说明。