我给你做个解释吧。。正好这部分我比较熟悉。
logit里面,所谓的系数,是自变量x1对ln(pi/p0)的影响,注:假设这里的p0为基准项。
所谓的odds ration,就是自变量x1对(pi/p0)的影响。换句话说,就是exp(系数)。
odds ration和系数在本质上没有区别,就是odds ration一定是正的。
然后边际效用,margins,dydx(*) predict(pu0),
用*,代表对所有自变量都求其边际效用,你不需要对所有的都求,那就把*改成你需要求的变量名。
predict(pu0),我一般不这么用。我一般都用predict(outcome(i))注:i=0,1,2,。。。就是你实际做的时候的y值
这里的y和x,在做分析的时候必须换成你实际的数据变量。。
如有不懂,欢迎再次提问。


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