stata中如何计算边际效应

[tr][/tr]

请问一下，我用tenure对lnwx、x2以及其他变量做ivprobit，其中x2是内生，用的是两阶段的，跑完之后打mfx,var(lnwx) ，出来下面这样的结果，这个说equation(s) tenure not found 是什么意思，下面给我计算出来的是边际效应吗？我试着mfx,at(lnwx=**) var(lnwx) 输入不同的lnwx值，计算出来都一样，这是怎么回事？求高手相助！！PS：我用的是SE11.2版 是不是用两步法的原因？那在两步法的情况下如何计算边际效应呢？ . mfx, var(lnwx) warning: equation(s) tenure not found warning: equation list empty. Default full variable list used. Marginal effects after ivprobit       y  = Fitted values (predict)          =  .48013274 ------------------------------------------------------------------------------ variable |      dy/dx    Std. Err.     z    P>|z|  [    95% C.I.   ]      X ---------+--------------------------------------------------------------------     lnwx |  -.2298414      .04134   -5.56   0.000  -.310865 -.148818   6.58501 ------------------------------------------------------------------------------

Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编辑效应，你只能使用ML估计了。


    After ML or twostep

        predict [type] newvar [if] [in] [, statistic rules asif]


    After ML

        predict [type] {stub*|newvarlist} [if] [in] , scores


    statistic      Description
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Main
      xb           linear prediction; the default
      stdp         standard error of the linear prediction
      pr           probability of a positive outcome; not available with two-step estimator

mfx, predict (p) eq(lnwx)

夸克之一 发表于 2012-9-1 19:27
mfx, predict (p) eq(lnwx)

谢谢，但我输入之后显示下面这样，怎么办？

. mfx,predict(p) eq(lnwx)
probabilities not available with two-step estimator
r(198);

夸克之一 发表于 2012-9-1 19:27
mfx, predict (p) eq(lnwx)

我跟另一个贴提到的问题一样，这个mfx,var(lnw) 计算出来的dy/dx跟估计的lnw的估计系数是一样的，怎么回事？

老树皮 发表于 2012-9-1 23:52
Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编 ...

谢谢你，再请问一下，既然可以计算出Xb，是否可以把Xb带入到标准正态分布密度函数中，再乘以相应的估计系数，这是否就是边际效应？

stardust_11 发表于 2012-9-2 00:26
谢谢你，再请问一下，既然可以计算出Xb，是否可以把Xb带入到标准正态分布密度函数中，再乘以相应的估计系 ...

算法应该不是你说的那样。给定x，先计算出p(xb)以及p((x+delta_x)b)，做差然后再除以delta_x,也就是(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x。这个非常麻烦：每个观察上的X都不一样，你要分别计算出来，然后再平均；而且对于delta_x取多大的值也是个问题，我估计去边际效应对delta的取值可能会比较敏感。

如果你真要这么做的话，把margins的ado file调出来好好研究研究，看看stata 官方命令是怎么做的。

老树皮 发表于 2012-9-2 08:18
算法应该不是你说的那样。给定x，先计算出p(xb)以及p((x+delta_x)b)，做差然后再除以delta_x,也就是(p(xb ...

具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x当delta_x趋于零的时候就是等于标准正态分布密度函数值乘以相应的估计系数吧？
不过要计算平均值处的边际效应可能比较麻烦，但可以计算每个观察的边际效应，再平均，报告这个平均值或许也有意义？

stardust_11 发表于 2012-9-2 14:48
具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x ...

具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x当delta_x趋于零的时候就是等于标准正态分布密度函数值乘以相应的估计系数吧？
不过要计算平均值处的边际效应可能比较麻烦，但可以计算每个观察的边际效应，再平均，报告这个平均值或许也有意义？


  您好，请问标绿的部分在logit里面怎么实现呢？？我看了一下mfx和margins都没有对应的程序
  还是说要 margins in 1 一个一个来？？这个感觉太麻烦 因为我有13个因变量 2653个观测
  谢谢您！！

老树皮 发表于 2012-9-1 19:22
Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编 ...

马一下~