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教你如何用Stata做二元选择模型（通俗易懂，直接上手操作）

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【基础部分】先确定二元选择模型的类型，通常有Probit模型、Logit模型、Extreme模型等，前面两种最常用。如果随机误差项服从标准正态分布，就用Probit模型；如果随机误差项服从逻辑分布，就用Logit模型。当然，事先也 ...

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【基础部分】
先确定二元选择模型的类型，通常有Probit模型、Logit模型、Extreme模型等，前面两种最常用。如果随机误差项服从标准正态分布，就用Probit模型；如果随机误差项服从逻辑分布，就用Logit模型。当然，事先也不知道随机误差项究竟服从何种分布，所以Probit模型和Logit模型任选一种即可，问题不是很大。二元选择模型是非线性模型，所以参数估计要用最大似然估计法（MLE）。如果模型类型选择正确（即假设随机误差项服从何种分布判断正确），那么用最大似然估计法就能得到一致的估计；反之，用最大似然估计法得到的是准最大似然估计值（QMLE）。
Probit模型的Stata命令为：probit y x1x2 x3
Logit模型的Stata命令为：logit y x1 x2x3
由此得到的估计系数，要看符号正负，至于具体数值没什么意义。如果系数符号为正，表明解释变量越大，被解释变量取1的概率越大（即取0的概率越小）；反之，如果系数符号为负，表明解释变量越大，被解释变量取1的概率越小（即取0的概率越大）。
对于不显著的解释变量，可以剔除后再次进行回归
另外，要检验下模型设定是否正确（即是否存在遗漏变量、无关变量、函数形式不对等问题），所用的方法是比较普通标准误和稳健标准误。前面Stata命令得到的是普通标准误，想得到稳健标准误，用下面Stata命令：
对于Probit模型是probit y x1 x2 x3, r；对于Logit模型是logit y x1 x2 x3, r
如果稳健标准误和普通标准误比较接近，就可认为模型设定没问题；反之，稳健标准误和普通标准误差异较大，则要怀疑模型设定有误。
当模型设定正确时，Stata命令就没必要用稳健标准误r了（当然用了也没错）。

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