Prob > chi2 = 0.0548很大，说明什么

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

1. Multinomial logistic regression                   Number of obs   =        307
   
2.                                                   LR chi2(6)      =      13.27
   
3.                                                   Prob > chi2     =     0.0389
   
4. Log likelihood = -290.99212                       Pseudo R2       =     0.0223
   
5. 
   
6. ------------------------------------------------------------------------------
   
7.           fx |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
   
8. -------------+----------------------------------------------------------------
   
9. 1            |  (base outcome)
   
10. -------------+----------------------------------------------------------------
    
11. 2            |
    
12.           gw |  -1.039018   .5644802    -1.84   0.066    -2.145379     .067343
    
13.         lnzc |  -.2151983   .1266689    -1.70   0.089    -.4634648    .0330682
    
14.        lngdp |    .245149   .1698684     1.44   0.149    -.0877869    .5780849
    
15.        _cons |   1.375843   3.507063     0.39   0.695    -5.497873     8.24956
    
16. -------------+----------------------------------------------------------------
    
17. 3            |
    
18.           gw |  -.4289445     .48792    -0.88   0.379     -1.38525    .5273611
    
19.         lnzc |  -.0517767   .1259134    -0.41   0.681    -.2985624     .195009
    
20.        lngdp |   .3932545   .2107641     1.87   0.062    -.0198355    .8063446
    
21.        _cons |  -4.038239   3.766234    -1.07   0.284    -11.41992    3.343445
    
22. ------------------------------------------------------------------------------
    
23. 
    
24. . mlogit fx    gw   lnzc   lngdp ,base(1)  diffcult
    
25. option diffcult not allowed
    
26. r(198);
    
27. 
    
28. . mlogit fx    gw   lnzc   lngdp  diffcult
    
29. variable diffcult not found
    
30. r(111);
    
31. 
    
32. . mprobit  fx    gw   lnzc   lngdp  diffcult
    
33. variable diffcult not found
    
34. r(111);
    
35. 
    
36. . mprobit  fx    gw   lnzc   lngdp
    
37. 
    
38. Iteration 0:   log likelihood = -291.07701  
    
39. Iteration 1:   log likelihood =  -291.0287  
    
40. Iteration 2:   log likelihood =  -291.0287  
    
41. 
    
42. Multinomial probit regression                     Number of obs   =        307
    
43.                                                   Wald chi2(6)    =      12.34
    
44. Log likelihood =  -291.0287                       Prob > chi2     =     0.0548
    
45. 
    
46. ------------------------------------------------------------------------------
    
47.           fx |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
48. -------------+----------------------------------------------------------------
    
49. 1            |  (base outcome)
    
50. -------------+----------------------------------------------------------------
    
51. 2            |
    
52.           gw |  -.7985405   .4074829    -1.96   0.050    -1.597192    .0001114
    
53.         lnzc |  -.1696142   .0990067    -1.71   0.087    -.3636637    .0244353
    
54.        lngdp |   .1943835   .1275926     1.52   0.128    -.0556934    .4444604
    
55.        _cons |    1.05285   2.759051     0.38   0.703    -4.354791    6.460491
    
56. -------------+----------------------------------------------------------------
    
57. 3            |
    
58.           gw |  -.3732764   .3755905    -0.99   0.320     -1.10942    .3628674
    
59.         lnzc |  -.0480463   .0974692    -0.49   0.622    -.2390824    .1429899
    
60.        lngdp |   .2907496   .1428467     2.04   0.042     .0107751    .5707241
    
61.        _cons |  -2.824427   2.797197    -1.01   0.313    -8.306833    2.657979
    
62. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码

. 想问下，这个 Prob > chi2     =     0.0548这个值不为0，是不是说明这个模型有问题呢？

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

关键词：Rob Multinomial Likelihood regression iteration

不是，这个就是模型的p-value，决定模型本身是否显著的～

foozhencheng 发表于 2017-7-29 00:56
不是，这个就是模型的p-value，决定模型本身是否显著的～

谢谢，