楼主: carweed
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[回归分析求助] probit模型后suest无法比较组间系数？？？ [推广有奖]

11楼
蓝色 发表于 2020-3-16 17:42:50
522746165 发表于 2020-3-16 14:40
您好，oprobit模型用这个命令testnl，也行耶
testnl
12楼
522746165 发表于 2020-3-16 18:35:02
就是您举的probit的例子，被解释变量是1到5的健康，最后一步跑不出结果。
oprobit health x1 x2 if x3==0
estimate store H1

oprobit health x1 x2 if x3==1

estimate store H2

suest H1 H2
testnl [H1_mean]hlwsy=[H2_mean]hlwsy
谢谢您的解答！！
13楼
peyzf 发表于 2021-5-22 15:57:34
学习一下
14楼
蓝色 发表于 2021-5-22 17:06:50
522746165 发表于 2020-3-16 18:35
就是您举的probit的例子，被解释变量是1到5的健康，最后一步跑不出结果。
oprobit health x1 x2 if x3==0
...
  1. webuse nhanes2f,clear

  3. ologit health female age age2 if black==0
  4. estimates store H1

  6. ologit health female age age2 if black==1
  7. estimates store H2

  9. suest H1 H2
  10. test [H1_health=H2_health]
  11. test [H1_health]age=[H2_health]age
  12. testnl ([/H1:cut2]/[/H2:cut1]=1)
复制代码
  1. . webuse nhanes2f,clear

  3. .
  4. . ologit health female age age2 if black==0

  6. Iteration 0:   log likelihood = -13997.837  
  7. Iteration 1:   log likelihood = -13317.402  
  8. Iteration 2:   log likelihood = -13311.275  
  9. Iteration 3:   log likelihood = -13311.267  
  10. Iteration 4:   log likelihood = -13311.267  

  12. Ordered logistic regression                     Number of obs     =      9,249
  13.                                                 LR chi2(3)        =    1373.14
  14.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
  15. Log likelihood = -13311.267                     Pseudo R2         =     0.0490

  17. ------------------------------------------------------------------------------
  18.       health |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  19. -------------+----------------------------------------------------------------
  20.       female |  -.0952077   .0375905    -2.53   0.011    -.1688838   -.0215317
  21.          age |  -.0179163   .0080653    -2.22   0.026    -.0337241   -.0021085
  22.         age2 |   -.000252    .000086    -2.93   0.003    -.0004206   -.0000834
  23. -------------+----------------------------------------------------------------
  24.        /cut1 |  -4.457836   .1764808                     -4.803732    -4.11194
  25.        /cut2 |  -2.955428   .1733766                      -3.29524   -2.615616
  26.        /cut3 |  -1.539935   .1720174                     -1.877083   -1.202787
  27.        /cut4 |  -.2789443   .1707337                     -.6135762    .0556876
  28. ------------------------------------------------------------------------------

  30. . estimates store H1

  32. .
  33. . ologit health female age age2 if black==1

  35. Iteration 0:   log likelihood = -1680.0947  
  36. Iteration 1:   log likelihood = -1601.8591  
  37. Iteration 2:   log likelihood = -1601.0204  
  38. Iteration 3:   log likelihood = -1601.0192  
  39. Iteration 4:   log likelihood = -1601.0192  

  41. Ordered logistic regression                     Number of obs     =      1,086
  42.                                                 LR chi2(3)        =     158.15
  43.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
  44. Log likelihood = -1601.0192                     Pseudo R2         =     0.0471

  46. ------------------------------------------------------------------------------
  47.       health |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  48. -------------+----------------------------------------------------------------
  49.       female |  -.2750393   .1103452    -2.49   0.013     -.491312   -.0587666
  50.          age |  -.0972085   .0234306    -4.15   0.000    -.1431316   -.0512854
  51.         age2 |   .0006294   .0002509     2.51   0.012     .0001376    .0011212
  52. -------------+----------------------------------------------------------------
  53.        /cut1 |  -5.138287   .5034841                     -6.125098   -4.151476
  54.        /cut2 |  -3.744747   .4966779                     -4.718218   -2.771276
  55.        /cut3 |  -2.219856   .4871053                     -3.174564   -1.265147
  56.        /cut4 |   -1.05487   .4840155                     -2.003523   -.1062167
  57. ------------------------------------------------------------------------------

  59. . estimates store H2

  61. .
  62. . suest H1 H2

  64. Simultaneous results for H1, H2

  66.                                                 Number of obs     =     10,335

  68. ------------------------------------------------------------------------------
  69.              |               Robust
  70.              |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
  71. -------------+----------------------------------------------------------------
  72. H1_health    |
  73.       female |  -.0952077   .0378189    -2.52   0.012    -.1693314   -.0210841
  74.          age |  -.0179163   .0080346    -2.23   0.026    -.0336638   -.0021688
  75.         age2 |   -.000252   .0000868    -2.90   0.004     -.000422   -.0000819
  76. -------------+----------------------------------------------------------------
  77. /H1          |
  78.         cut1 |  -4.457836   .1703434                     -4.791703   -4.123969
  79.         cut2 |  -2.955428    .168304                     -3.285297   -2.625558
  80.         cut3 |  -1.539935    .168019                     -1.869246   -1.210624
  81.         cut4 |  -.2789443   .1671412                     -.6065351    .0486465
  82. -------------+----------------------------------------------------------------
  83. H2_health    |
  84.       female |  -.2750393    .112539    -2.44   0.015    -.4956118   -.0544669
  85.          age |  -.0972085   .0241981    -4.02   0.000    -.1446359   -.0497811
  86.         age2 |   .0006294   .0002614     2.41   0.016     .0001171    .0011417
  87. -------------+----------------------------------------------------------------
  88. /H2          |
  89.         cut1 |  -5.138287   .5097376                     -6.137354    -4.13922
  90.         cut2 |  -3.744747   .5062732                     -4.737024    -2.75247
  91.         cut3 |  -2.219856   .5023155                     -3.204376   -1.235335
  92.         cut4 |   -1.05487   .4963075                     -2.027614   -.0821247
  93. ------------------------------------------------------------------------------

  95. . test [H1_health=H2_health]

  97. ( 1)  [H1_health]female - [H2_health]female = 0
  98. ( 2)  [H1_health]age - [H2_health]age = 0
  99. ( 3)  [H1_health]age2 - [H2_health]age2 = 0

  101.            chi2(  3) =   12.93
  102.          Prob > chi2 =    0.0048

  104. . test [H1_health]age=[H2_health]age

  106. ( 1)  [H1_health]age - [H2_health]age = 0

  108.            chi2(  1) =    9.67
  109.          Prob > chi2 =    0.0019

  111. . testnl ([/H1:cut2]/[/H2:cut1]=1)

  113.   (1)  [/H1:cut2]/[/H2:cut1] = 1

  115.                chi2(1) =       41.69
  116.            Prob > chi2 =        0.0000
复制代码
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