<p>做一个有很多数据的 mlogit分析 Y=0，1，2</p><p>得出的数据不太理想</p><p>&nbsp;mlogit ___04y ___05x1 ___05x2 ___05x3</p><p>Multinomial logistic regression&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Number of obs&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3826<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; LR chi2(9)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .<br/>Log likelihood =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Prob &gt; chi2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; =&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .</p><p>------------------------------------------------------------------------------<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___04y |&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Coef.&nbsp;&nbsp; Std. Err.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; z&nbsp;&nbsp;&nbsp; P&gt;|z|&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; [95% Conf. Interval]<br/>-------------+----------------------------------------------------------------<br/>0&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; |<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x1 |&nbsp;&nbsp; .1152439&nbsp;&nbsp;&nbsp; .006719&nbsp;&nbsp;&nbsp; 17.15&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .102075&nbsp;&nbsp;&nbsp; .1284128<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x2 |&nbsp; -2.49e-09&nbsp;&nbsp; 2.14e-10&nbsp;&nbsp; -11.67&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -2.91e-09&nbsp;&nbsp; -2.07e-09<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x3 |&nbsp;&nbsp; 4.58e-09&nbsp;&nbsp; 1.39e-09&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.31&nbsp;&nbsp; 0.001&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1.87e-09&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7.30e-09<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; _cons |&nbsp; -3.029254&nbsp;&nbsp; .2287061&nbsp;&nbsp; -13.25&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; -3.47751&nbsp;&nbsp; -2.580999<br/>-------------+----------------------------------------------------------------<br/>2&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; |<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x1 |&nbsp;&nbsp; .0128598&nbsp;&nbsp; .0017639&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7.29&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .0094027&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .016317<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x2 |&nbsp; -4.89e-11&nbsp;&nbsp; 7.88e-12&nbsp;&nbsp;&nbsp; -6.21&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -6.44e-11&nbsp;&nbsp; -3.35e-11<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x3 |&nbsp; -3.33e-11&nbsp;&nbsp; 5.47e-11&nbsp;&nbsp;&nbsp; -0.61&nbsp;&nbsp;<font color="#ff0000">
<font face="黑体">0.543</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp; -1.41e-10&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7.40e-11<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; _cons |&nbsp; -1.096277&nbsp;&nbsp; .0569004&nbsp;&nbsp; -19.27&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -1.207799&nbsp;&nbsp;&nbsp; -.984754<br/>-------------+----------------------------------------------------------------<br/>3&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; |<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x1 |&nbsp;&nbsp; .0827321&nbsp;&nbsp; .0083007&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 9.97&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; .066463&nbsp;&nbsp;&nbsp; .0990012<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x2 |&nbsp; -4.35e-10&nbsp;&nbsp; 6.70e-11&nbsp;&nbsp;&nbsp; -6.50&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -5.67e-10&nbsp;&nbsp; -3.04e-10<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ___05x3 |&nbsp;&nbsp; 2.40e-10&nbsp;&nbsp; 3.16e-10&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0.76&nbsp;&nbsp; <font color="#f70909">0.447</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp; -3.79e-10&nbsp;&nbsp;&nbsp; 8.58e-10<br/>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; _cons |&nbsp; -7.746774&nbsp;&nbsp; .7295035&nbsp;&nbsp; -10.62&nbsp;&nbsp; 0.000&nbsp;&nbsp;&nbsp; -9.176575&nbsp;&nbsp; -6.316973<br/>------------------------------------------------------------------------------<br/>(___04y==1 is the base outcome)</p><p>红色的p0.543 p0.447不是很理想，还有05x1 05x2 05x3 前面系数有的是负的</p><p>通过修改样本的方法，（删除样本等）能够得到理想的p值 z值 和x前面系数是正的吗？</p><p>附近是数据文件</p><p>谢谢<br/></p><p></p><br/>