楼主: dongjinglei
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[回归分析求助] mlogit回归结果解释 [推广有奖]

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楼主
dongjinglei 学生认证  发表于 2015-8-30 18:51:31 |AI写论文
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做完mlogit回归后，得到这样的回归结果，具体要怎么解释？看了好多人的说法，但是还是不明白，求帮忙解决。在线等


  1. Multinomial logistic regression                   Number of obs   =        210
  2.                                                   LR chi2(30)     =     220.44
  3.                                                   Prob > chi2     =     0.0000
  4. Log likelihood = -239.77301                       Pseudo R2       =     0.3149
  5. ------------------------------------------------------------------------------
  6.      zhengyi |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  7. -------------+----------------------------------------------------------------
  8. 0            |
  9.         FAC1 |   2.631973   .4294546     6.13   0.000     1.790258    3.473689
  10.         FAC2 |   1.491758   .3359816     4.44   0.000     .8332463     2.15027
  11.         FAC3 |   2.272273   .4209153     5.40   0.000     1.447294    3.097252
  12.         FAC4 |   .4838988   .3152438     1.53   0.125    -.1339677    1.101765
  13.         FAC5 |   2.123584   .3893804     5.45   0.000     1.360412    2.886755
  14.         FAC6 |  -.8617601    .351469    -2.45   0.014    -1.550627   -.1728936
  15.        _cons |   .1698363    .446687     0.38   0.704    -.7056542    1.045327
  16. -------------+----------------------------------------------------------------
  17. 1            |
  18.         FAC1 |   2.215337   .4325765     5.12   0.000     1.367503    3.063172
  19.         FAC2 |   1.224874   .3443102     3.56   0.000     .5500383    1.899709
  20.         FAC3 |    1.87472   .4257123     4.40   0.000     1.040339    2.709101
  21.         FAC4 |   .5786127   .3443179     1.68   0.093     -.096238    1.253463
  22.         FAC5 |   1.588354   .3978671     3.99   0.000     .8085492     2.36816
  23.         FAC6 |  -.8239571    .368546    -2.24   0.025    -1.546294   -.1016202
  24.        _cons |  -.0728663   .4563925    -0.16   0.873    -.9673791    .8216466
  25. -------------+----------------------------------------------------------------
  26. 2            |
  27.         FAC1 |   1.894454    .406644     4.66   0.000     1.097446    2.691461
  28.         FAC2 |   .9775478   .3193133     3.06   0.002     .3517054     1.60339
  29.         FAC3 |   1.473029    .415742     3.54   0.000     .6581895    2.287868
  30.         FAC4 |   .4359604   .3091374     1.41   0.158    -.1699377    1.041859
  31.         FAC5 |   1.243528   .3776812     3.29   0.001     .5032868     1.98377
  32.         FAC6 |  -.5041757   .3598579    -1.40   0.161    -1.209484    .2011327
  33.        _cons |   .1144507   .4282588     0.27   0.789    -.7249211    .9538226
  34. -------------+----------------------------------------------------------------
  35. 3            |
  36.         FAC1 |   .4412608   .4505512     0.98   0.327    -.4418034    1.324325
  37.         FAC2 |   .7625079   .3012486     2.53   0.011     .1720715    1.352944
  38.         FAC3 |   1.071569   .4177534     2.57   0.010     .2527871    1.890351
  39.         FAC4 |   .2212312   .2919971     0.76   0.449    -.3510725     .793535
  40.         FAC5 |   1.438268   .3745308     3.84   0.000     .7042014    2.172335
  41.         FAC6 |   .1789597   .3573756     0.50   0.617    -.5214836     .879403
  42.        _cons |  -.5056205   .5111455    -0.99   0.323    -1.507447    .4962062
  43. -------------+----------------------------------------------------------------
  44. 4            |
  45.         FAC1 |   .3827269   .3834977     1.00   0.318    -.3689148    1.134369
  46.         FAC2 |   .5584089   .2467503     2.26   0.024     .0747871    1.042031
  47.         FAC3 |   .5297995    .418713     1.27   0.206    -.2908629    1.350462
  48.         FAC4 |  -.1859161    .212339    -0.88   0.381     -.602093    .2302607
  49.         FAC5 |   .4963894   .3108054     1.60   0.110     -.112778    1.105557
  50.         FAC6 |   .0795355   .3261046     0.24   0.807    -.5596178    .7186888
  51.        _cons |  -.1460052   .4621115    -0.32   0.752    -1.051727    .7597166
  52. -------------+----------------------------------------------------------------
  53. 5            |  (base outcome)
  54. ------------------------------------------------------------------------------
复制代码




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蓝色 查看完整内容

论坛上有 下列书籍的电子版本， 陈锋的《现代医学统计与stata应用（第二版）》 里面有介绍 或Principles_of_Econometrics__Fourth__Edition 也可以找一篇用mlogit的文章，看看人家怎么解释的
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关键词：mlogit logit 结果解释 回归结果 Log 在线

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沙发
蓝色 发表于 2015-8-30 18:51:32
论坛上有 下列书籍的电子版本，
陈锋的《现代医学统计与stata应用（第二版）》  里面有介绍
或Principles_of_Econometrics__Fourth__Edition

也可以找一篇用mlogit的文章，看看人家怎么解释的
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藤椅
dongjinglei 学生认证  发表于 2015-8-30 19:19:52
蓝色 发表于 2015-8-30 19:11
论坛上有 下列书籍的电子版本，
陈锋的《现代医学统计与stata应用（第二版）》  里面有介绍
或Principles ...
我看过陈锋的那本书，但是没看懂，他在书中举的例子结果，是分成两个模型，但是能不能放在一起？
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