弱问Probit logit model

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最近在做一个微观数据。数据质量比较高。但目前用到的模型比较简单。因变量是0—1变量。所以可以使用Probit logit model。为了做得规范，现有以下几个问题：

1.两个模型Probit
or

logit 应该使用哪一个？有什么检验吗？还是两个都报告？

2.这两个模型都需要报告一些什么信息？（F R LM??） 需要进行哪些检验？？如自相关？异方差？？

3.我想得到模型各个解释变量的边际效应值,如何实现？mfx？？？这个边际效应值如何解读？？

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关键词：Probit model logit mode bit 因变量 模型 如何 信息

两者在预测概率方面，差异并不大（虽然表面上系数估计结果相差很大——这仅仅源于模型不同），一般只做一个即可。

下载下面的书看看，讲的比较详细
Regression Models For Categorical Dependent Variables USING STATA
http://www.pinggu.org/bbs/viewth ... mp;page=1#pid905690

many thanks .

我想得到模型各个解释变量的边际效应值（及其显著程度）,如何实现？mfx只能给出单个解释变量的对概率1的影响，而不能告之显著程度。


看了probit |logit 的所有option.好像没有这项功能。


如何在回归时，直接给出各个解释变量对因变量概率的影响.


期待高手解答。。

http://www.pinggu.org/bbs/thread-489617-1-1.html

上面链接有讨论。但问题并没有解决。

希望比较彻底地弄清楚 。


logit y x1--xn
logistic y x1-xn

logit  y  x1-xn
mfx  xi

三者有何区别。如何批量得到（所有）解释变量对因变量的边际影响。logistic给出的不是边际影响？？

通过看书，懂了一些。
logit 给出的是Y*=XB  Bk为潜在的Y*的边际值。

logistic给出Y=XB   bk,   其中bk=exp(Bk)  而logP/(1+P)=exp(Bk)  odd ratio.

但Bk bk都不是边际影响。其边际影响要由mfx命令给出。


现在我的问题是，我可以用mfx给出每一个变量的边际值，即先回归logit ，再用mfx命令。那么，这里得到的边际影响系数的显著性是否会发生改变，还是直接继承logit系数的显著性。


大家讨论之。

另外，还有一个问题。mfx适合于所有的变量吗？

离散变量与连续变量在模型中（logti probit logistic）的解释肯定不一样。这样，mfx在求边际影响时，是否能够识别不同的变量类型？

看书发现，dprobit可以直接给出边际影响。但这只适用于probit模型。有没有相关的关于logit模型的边际影响回归命令？还是logistic 为dprobit的对应物？

现在剩下的问题是，我的解释变量中也有离散变量，有些是虚拟变量，对系数的解释应该注意什么？

如果我要采用dprobit模型的话。

大家讨论之。

把这个问题深入下去。

Greene的书里对logit及probit模型有详细的介绍，上面的问题（除了关于软件命令的）都可以找到答案。