楼主: tdyg
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[回归分析求助] logit回归的marginal effect如何出来? [推广有奖]

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Dr._Ethan 发表于 2013-1-15 13:56:52
After you run the logit model, Type code: mfx. The margnial effect table will come out directly.


Good Luck

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Dr._Ethan 发表于 2013-1-15 13:59:00
As the difference between odds ratio and margnial effect. You can reference Cater, Hill Griffs(2010) Principle of Econometrics. Therefere is comprehensive survey about the issue you want to address.

Good Luck

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刘大力 发表于 2013-6-18 14:40:15
谢谢,学习了

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七夜哥哥 发表于 2013-7-25 21:08:31
tdyg 发表于 2009-9-18 22:57
对不起,在论坛中已经找到答案了
楼主能否加个好友,我最近要做这个什么logit模型,第一次做这个模型不是很懂,看论坛都是用stata软件做的,我本来是想eviews应该可以做的吧,看到大家都用这个软件,我就在想是不是要重新学这个软件。而且貌似我的也要做什么边际效应,楼主以后有不懂的可以问你啊?给个QQ号~要不加我的:815801139

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williamjhan 发表于 2014-10-23 23:23:03
Dr._Ethan 发表于 2013-1-15 13:56
After you run the logit model, Type code: mfx. The margnial effect table will come out directly.

...
In the result reported below, which are marginal effects of independent variables (RP type1 type3 admin1 admin2 region1 region2 t_a11)? Thx!



. mfx

Marginal effects after regress
      y  = Fitted values (predict)
         =  7.6186147
------------------------------------------------------------------------------
variable |      dy/dx    Std. Err.     z    P>|z|  [    95% C.I.   ]      X
---------+--------------------------------------------------------------------
      RP |   .5903261      .07255    8.14   0.000   .448131  .732522   2.71169
   type1*|  -2.270337      .08611  -26.37   0.000   -2.4391 -2.10157   .464502
   type3*|  -1.143388      .22037   -5.19   0.000  -1.57531 -.711465    .04632
  admin1*|  -.2109088      .13959   -1.51   0.131    -.4845  .062682   .175758
  admin2*|  -.1509775      .09887   -1.53   0.127  -.344765   .04281   .467532
region1*|    -.77637      .11758   -6.60   0.000  -1.00682 -.545923   .300866
region2*|  -.7078797      .10131   -6.99   0.000  -.906438 -.509321   .422511
   t_a11 |   .0000266      .00012    0.22   0.824  -.000207  .000261   151.781
------------------------------------------------------------------------------
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1

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