在stata中，如何对Logit模型与Tobit模型的系数进行解读！

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大家好，想问的问题是，第一，在Logit模型中，例如x(1)的系数是b(1)，在陈强的书，对系数的解读是，当x(1)增加一个单位，将引起“对数几率比”变化b(1)（%），但如何看出x(1)的变化与事件y的概率的影响？另外输入”mfx"（计算在样本均值处的边际效率）这一命令后，如何正确解读这一组系数？   第二，Tobit模型考虑了当“y=0"的解释变量的信息，样本量也包括”y=0"的样本，那么这一系数与OLS的系数有什么不同，如何进行解读，尽管在伍德里奇的书里有通过将Tobit模型的系数乘以一个调整因子后所得到的数值与OLS的系数进行比较，但Tobit模型的系数真正的含义是什么？谢谢大家！

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关键词：logit模型 tobit模型 Tobit Stata logit 模型 系数 解读

简答理解，就是自变量x对因变量y的响应概率有多大.不过解释的时候注意因变量和自变量的单位！

nmzhaozhouhua 发表于 2014-6-11 11:51
简答理解，就是自变量x对因变量y的响应概率有多大.不过解释的时候注意因变量和自变量的单位！

恐怕不是吧。你说的那个是marginal effect吧。只不过在线性回归，比如ols的时候，系数恰好等于marginal effect而已。比如logit或者probit。在tobit里面也是。假设下限是0，那么tobit的系数，应该和ols（y>0）的时候的系数是一样的。但是，要注意的是，Std.err, V(u) 都是不一样的。。Tobit中，不同的上下限，有不同的解释。但是自变量对应变量的影响，还是要看marginal effect。

nmzhaozhouhua 发表于 2014-6-11 11:51
简答理解，就是自变量x对因变量y的响应概率有多大.不过解释的时候注意因变量和自变量的单位！

三楼才是正解。tobit和probit模型的系数本身没什么意义，不能直接跟OLS的系数进行比较，要乘以转换因子。

kuma.kobe 发表于 2014-6-15 00:18
恐怕不是吧。你说的那个是marginal effect吧。只不过在线性回归，比如ols的时候，系数恰好等于marginal e ...

那我理解错了，看了您的解释也明白怎么回事了

nmzhaozhouhua 发表于 2014-6-15 15:20
那我理解错了，看了您的解释也明白怎么回事了

没事。很多时候大家都容易误解的。。多做做就好了。。

学习了。。。。。

还我漂漂流星拳 发表于 2014-6-15 10:36
三楼才是正解。tobit和probit模型的系数本身没什么意义，不能直接跟OLS的系数进行比较，要乘以转换因子。

是的，我再回味了伍德里奇的导论，系数本身是没什么意义，但是由于转换因子恒为正，所以，系数的符号决定了marginal effect的符号！谢谢！

学习了

麻烦问下调整因子可以通过stata命令求得吗