求！ordered probit模型输出数据的解释

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. oprobit u48a male age2 age3 age4 age5 edu2 edu3 edu4 inc2 inc3 inc4 insur urban marr height
> weight
Iteration 0: log likelihood = -7108.6309
Iteration 1: log likelihood = -6831.4381
Iteration 2: log likelihood =  -6831.005
Iteration 3: log likelihood = -6831.0049
Ordered probit regression                         Number of obs   =       6308
LR chi2(16)     =     555.25
Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -6831.0049                       Pseudo R2       =     0.0391

u48a Coef.   Std. Err.      z    P>z     [95% Conf. Interval]

male -.0426695   .0338279    -1.26   0.207    -.1089711     .023632
age2 .0913415   .0628364     1.45   0.146    -.0318156    .2144986
age3 .271362   .0601718     4.51   0.000     .1534274    .3892965
age4 .4417901   .0604683     7.31   0.000     .3232745    .5603057
age5 .6947819   .0616255    11.27   0.000     .5739982    .8155657
edu2 -.087187   .0338444    -2.58   0.010    -.1535208   -.0208532
edu3 -.1056089   .0393103    -2.69   0.007    -.1826557   -.0285621
edu4 -.0327253   .0471903    -0.69   0.488    -.1252166    .0597659
inc2 -.0214001   .0387063    -0.55   0.580     -.097263    .0544628
inc3 -.2026169   .0409691    -4.95   0.000    -.2829148    -.122319
inc4 -.2413243   .0413426    -5.84   0.000    -.3223543   -.1602943
insur .0537696   .0288452     1.86   0.062    -.0027659     .110305
urban .0267739   .0333787     0.80   0.422    -.0386472     .092195
marr .0405454   .0270504     1.50   0.134    -.0124725    .0935632
height -.0083176    .001832    -4.54   0.000    -.0119083   -.0047269
weight -.00604   .0012431    -4.86   0.000    -.0084765   -.0036036

/cut1 -2.488439   .2854777                     -3.047965   -1.928913
/cut2 -.9423779   .2843038                     -1.499603   -.3851528
/cut3 .3642463    .284797                     -.1939455    .9224382

LR  z P在什么范围是正常的呢？

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关键词：ordered Probit Order red der 模型

比如age3 age4 age5前面的系数显著为正，说明这几个年龄段的人和age1年龄段的人相比，y的取值要大于age1年龄段的人，其他的以此类推

光做到这一步不行，应该得出边际效应。
ordered probit模型的被解释变量是有序变量，假如说y=1表示不满意，y=2表示一般满意，y=3表示很满意。
再得出ordered probit结果后，我们继续输入命令：

margins, dydx(*) predict(p outcome(#1))

此时就得到，y=1时，各解释变量的边际效应。此时才能进行更好的解释。

对外经贸大学的学渣 发表于 2018-2-5 16:33
光做到这一步不行，应该得出边际效应。
ordered probit模型的被解释变量是有序变量，假如说y=1表示不满意， ...

兄弟，可以加个qq么？想向你请教

abcccccca 发表于 2019-3-1 10:07
兄弟，可以加个qq么？想向你请教

同问probit模型的边际系数如何解释被解释变量