margeff后面选择项的问题

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我在用margeff求多元离散因变量回归模型的边际效应时，遇到一个问题：

mlogit pos roa lnmv
margeff,outcome(1)
option outcome() not allowed
r(198);

margeff,outcome(1) 这个命令有问题吗？好像help中显示这样是可以的啊？请高手相助。

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关键词：margeff arge GEF Mar outcome option 因变量 模型

help

Obtain partial effects after estimation

    margeff [compute] [if exp] [in range] [,
                at(atlist) constant dummies(varlist_1 [\ varlist_2 ..])
                link(log|loglog|logc|nbinomial|power #|opower #)
                model(stata_cmd) nooffset nowght outcome(#) percent replace ]


outcome(#) causes margeff to display only one outcome.  This option is
        useful after estimation commands listed as [group 2] models.  The
        number specified is interpreted as follows:
        1. After biprobit, numbers 1 2 3 and 4 refer to outcomes p00 p01 p10
            p11.
        2. After ologit, oprobit, gologit2 and mlogit, number # refers to the
            #th category of the dependent variable.  Thus, number 1 always
            indicates the lowest category. And if the dependent variable has,
            say, 5 categories, then number 5 indicates the highest category.

我用下面这个命令
mfx compute, predict(outcome(1))
出来的p值全是1.0000
不知道出了什么问题？

.Long（2001）的书上就不是，难道我的STATA有问题？下面这是Long的例题，很正常


mfx compute, predict(outcome(1))

Marginal effects after mlogit
y = Pr(occ==1) (predict, outcome(1))
= .09426806
variable dy/dx         Std. Err.    z    P>|z|   [ 95% C.I. ] X
white* -.1308552 .08915 -1.47 0.142 -.305592 .043882 .916914
ed -.025791 .00688 -3.75 0.000 -.039269 -.012312 13.0950
exper -.00227 .00126 -1.80 0.071 -.004737 .000197 20.5015
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1

我将mlogit拆成logit回归，然后用margeff，得到的P值也不是1.000啊。所以应该不是我的数据问题。

我下载了mfx2，结果算出来的p值还是1.000

是不是你的数据的问题

如果long的数据没有问题，那就是你的数据的问题

. mlogit rep78 mpg displ, nolog

Multinomial logistic regression                   Number of obs   =         69
                                                  LR chi2(8)      =      22.83
                                                  Prob > chi2     =     0.0036
Log likelihood =  -82.27874                       Pseudo R2       =     0.1218

------------------------------------------------------------------------------
       rep78 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
1            |
         mpg |  -.0021573   .2104309    -0.01   0.992    -.4145942    .4102796
displacement |  -.0052312   .0126927    -0.41   0.680    -.0301085    .0196461
       _cons |  -1.566574   6.429681    -0.24   0.808    -14.16852    11.03537
-------------+----------------------------------------------------------------
2            |
         mpg |   .0150954   .1235325     0.12   0.903    -.2270239    .2572147
displacement |   .0020254   .0063719     0.32   0.751    -.0104634    .0145142
       _cons |   -2.09099   3.664348    -0.57   0.568    -9.272981    5.091001
-------------+----------------------------------------------------------------
4            |
         mpg |   .0070871   .0883698     0.08   0.936    -.1661146    .1802888
displacement |  -.0066993   .0053435    -1.25   0.210    -.0171723    .0037737
       _cons |   .7047881   2.704785     0.26   0.794    -4.596492    6.006069
-------------+----------------------------------------------------------------
5            |
         mpg |   .0808327   .0983973     0.82   0.411    -.1120224    .2736878
displacement |  -.0231922   .0119692    -1.94   0.053    -.0466514    .0002671
       _cons |    .652801   3.545048     0.18   0.854    -6.295365    7.600967
------------------------------------------------------------------------------
(Outcome rep78==3 is the comparison group)

.  mfx, predict(p outcome(2))

Marginal effects after mlogit
      y  = Pr(rep78==2) (predict, p outcome(2))
         =  .12361544
------------------------------------------------------------------------------
variable |      dy/dx    Std. Err.     z    P>|z|  [    95% C.I.   ]      X
---------+--------------------------------------------------------------------
     mpg |   .0008507      .01277    0.07   0.947  -.024183  .025885   21.2899
displa~t |   .0006444      .00067    0.97   0.334  -.000663  .001952       198
------------------------------------------------------------------------------

. margeff,outcome(1)

Average marginal effects on Prob(rep78) after mlogit

------------------------------------------------------------------------------
       rep78 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
1            |
         mpg |  -.0008429    .005688    -0.15   0.882    -.0119911    .0103054
displacement |   .0001154   .0003322     0.35   0.728    -.0005357    .0007665
------------------------------------------------------------------------------

.

可是我用命令：margeff,outcome(1) 的时候，他为什么显示

option outcome() not allowed
r(198);

我用mfx遇到p值的问题，用margeff,outcome(1)又遇到option outcome() not allowed，真是奇怪了