logistic回归时，Odds Ratio 和 边际效应 应该用哪个？

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弱弱的请教一下，，


Logistic回归时，Odds Ratio 和 边际效应 应该用哪个呀？

我看到有些书上说要在结果标注Odds比，有些书说要标注 边际效应。。。
这两个结果分别应该在什么情况下用呢？

还有一个关于边际效应解释的小问题，
边际效应表示的是自变量变化1单位，应变量变化的概率。
那如果自变量是01的哑变量（比如是否是学生）的时候，该怎么解释呢？
（是不是学生，导致应变量变化的概率？）


先谢谢了！！！！

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关键词：Odds Ratio logistic回归 logistic ogistic logisti 自变量

乱七八糟看了一堆东西，还有谢谢给我留言的同学，，

大概的感觉，，probit 模型报告边际效应，logistic报告odds比吧(Tell me if I'm wrong)

额，，可是我还是看到了很多论文在用logit模型的时候 报告 边际效应。。

还一个感觉就是，医学类的论文喜欢用odds比，社会学论文感觉两个都用？

melissat 发表于 2016-6-14 22:08
额，，可是我还是看到了很多论文在用logit模型的时候 报告 边际效应。。

还一个感觉就是，医学类的论文喜 ...

没想过这个问题。我一直用的比数比or。

我继续来做笔记，，
关于 边际效应， 只是一个叫法，Logit 的边际效应是OR；Probit的边际效应是 δF/δx。
(Correct me if I am wrong)

xddlovejiao1314 发表于 2016-6-14 22:19
没想过这个问题。我一直用的比数比or。

恩，是这样的。

我logit回归的结果里报告了OR, 但有个老师说我应该把边际效果也加上。。
我不得其解，于是就有了这个帖子。。
可能那个老师没仔细看我的内容吧。。

odd ratio的解释：当X（炮）变化一单位，我们获得Y的某一个状态（意外怀孕）的概率变化的幅度（%），在它前一个状态概率的基础上。

边际效应的解释：当X（炮）变化一单位，我们获得一个expected Y 值得变化幅度， E（Y）=mean。

我是这样的理解的

楼主知道线性回归模型的边际效应怎么算吗？是回归方程的标准化系数beta吗？如果一个多元线性回归模型回归方程为Y=aX1+bX2+...+c，对于线性模型边际影响就是其系数beta，即式中a,b等。可理解为在控制其他变量不变的情况下，当自变量X1增加1%，因变量变化为a%。请问是这样的吗？

我觉得还是有差别的，odds ratio指的是几率比，假如odds ratio为0.12，意味着解释变量增加一单位引起被解释变量从0到1的几率增加12%。而margin effect更多是类似于OLS系数的意思，如果margin effect为0.12，应该是指解释变量增加一单位引起被解释变量增加0.12，由于被解释变量不一定都为0，所以我觉得不能把这两个等同起来啊。当然，这个也是我自己的想法，希望大神们也能够说说这个。我也是看了很多文章，有的汇报odds ratio，有的汇报margin effect，而且很多书只是列举了这两种可能的解释方式，但是具体文章用哪一个，什么条件下用哪一个更好都没有说明。还有一点，odds ratio由于是由系数计算得来的，所以显著性跟系数一样，但是margin effect有时候会降低模型变量的显著性，原来的模型是显著的，但是通过计算margin effect之后，显著的变量都变得不显著了（有人说这是模型不好导致的，但貌似不止我一个会这样），所以也想请教下论坛大神或者有心人，这种显著性下降估计出来的边际效用可以用于解释模型吗？

很好的讨论帖子，希望有大神能给出准确答复，一解困惑。