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在自学logistic回归的过程中有这样几个困惑:例子:有一组数据研究age、female对brand选择的影响。以brand1为对照组,按照教程输入mlogitbrandagefemale,base(1),得到结果如图所示:问题一:请问图的age0.368female ...
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在自学logistic回归的过程中有这样几个困惑:
例子:有一组数据研究age、female对brand选择的影响。
以brand1为对照组,按照教程输入mlogit brand age female, base(1),得到结果如图所示:
问题一:请问图的age0.368female 0.523 这些自变量前的系数,该如何解读?表示何意?(线性方程知道如何解读,这类不知道,问题很low,我是零基础自学~)
问题二:知道了brand2和brand3的系数及表达式,如何推出brand1的?(教程上说的很笼统,即“Stata回归结果图显示出了j=2和j=3时对应的模型估计结果,自然由三种选择概率之和为1可得到j=1时模型结果”,请各位前辈告诉我究竟如何“自然可得”的呢?)
问题三:教程中还有这样一个命令:mlogit brand age female, base(1) rrr 得出结果如下图所示:
按照教程中的说法加上rrr后,表示“显示相对风险比”,表示不懂~请大神们解释,顺便告诉我图二自变量前的各系数如何解读?
我问的问题可能比较低级,麻烦大神们最好回答得详细一点,我好慢慢琢磨~
本人是学社会科学中偏文的专业,之前没有学过统计学,计量经济等,周围也没有人可以探讨,最近在同时自学Stata和计量经济,得到论坛上很多大神的无私帮助,谢谢大家了。
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