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logit OFDI Ins_Dis GDP_Per Cul_Dis Tec_Dis lnGDP lnGDP1 lnGDPper

Iteration 0:   log likelihood = -359.86686  
Iteration 1:   log likelihood = -326.34726  
Iteration 2:   log likelihood = -326.18421  
Iteration 3:   log likelihood = -326.18418  

Logistic regression                             Number of obs     =        538
                                                LR chi2(7)        =      67.37
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Log likelihood = -326.18418                     Pseudo R2         =     0.0936

------------------------------------------------------------------------------
        OFDI |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     Ins_Dis |  -.0144035   .1088737    -0.13   0.895    -.2277921    .1989851
     GDP_Per |   7.25e-06   .0000112     0.64   0.519    -.0000148    .0000293
     Cul_Dis |  -.6413345   .1232875    -5.20   0.000    -.8829735   -.3996955
     Tec_Dis |   .7425519    .132372     5.61   0.000     .4831075    1.001996
       lnGDP |   .0833279    .161693     0.52   0.606    -.2335846    .4002404
      lnGDP1 |   .1404073   .1545546     0.91   0.364    -.1625141    .4433288
    lnGDPper |  -.1093521   .1469136    -0.74   0.457    -.3972975    .1785934
       _cons |   -.927131   1.746453    -0.53   0.596    -4.350116    2.495854
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关键词：毕业论文 回归结果 Likelihood regression iteration