stata 中的Logit 回归和logistic回归有何区别啊？同样的数据，回归结果却不一样。

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist

没区别，翻翻之前的板块帖子有说

应该都是指logistic回归吧。 教材中会说明logistic。 平时讨论的时候，大家说得logit回归就是logistic。 你说的STATA中的，是否指具体函数和命令的细节功能差异呢？ 可以用help查了搞清楚的吧。

1. . sysuse auto,clear
   
2. (1978 Automobile Data)
   
3. 
   
4. . logit foreign weight length turn
   
5. 
   
6. Iteration 0:   log likelihood =  -45.03321  
   
7. Iteration 1:   log likelihood = -27.847658  
   
8. Iteration 2:   log likelihood = -25.415086  
   
9. Iteration 3:   log likelihood = -25.270572  
   
10. Iteration 4:   log likelihood = -25.270346  
    
11. Iteration 5:   log likelihood = -25.270346  
    
12. 
    
13. Logistic regression                               Number of obs   =         74
    
14.                                                   LR chi2(3)      =      39.53
    
15.                                                   Prob > chi2     =     0.0000
    
16. Log likelihood = -25.270346                       Pseudo R2       =     0.4389
    
17. 
    
18. ------------------------------------------------------------------------------
    
19.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
20. -------------+----------------------------------------------------------------
    
21.       weight |  -.0022539   .0017964    -1.25   0.210    -.0057749     .001267
    
22.       length |    .050803   .0601334     0.84   0.398    -.0670562    .1686622
    
23.         turn |  -.4310658   .1839293    -2.34   0.019    -.7915605   -.0705711
    
24.        _cons |    12.5018   6.952914     1.80   0.072    -1.125664    26.12926
    
25. ------------------------------------------------------------------------------
    
26. 
    
27. . logistic  foreign weight length turn
    
28. 
    
29. Logistic regression                               Number of obs   =         74
    
30.                                                   LR chi2(3)      =      39.53
    
31.                                                   Prob > chi2     =     0.0000
    
32. Log likelihood = -25.270346                       Pseudo R2       =     0.4389
    
33. 
    
34. ------------------------------------------------------------------------------
    
35.      foreign | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
36. -------------+----------------------------------------------------------------
    
37.       weight |   .9977486   .0017924    -1.25   0.210     .9942418    1.001268
    
38.       length |   1.052116   .0632672     0.84   0.398     .9351427     1.18372
    
39.         turn |   .6498161   .1195202    -2.34   0.019     .4531371    .9318615
    
40.        _cons |   268819.9    1869082     1.80   0.072      .324437    2.23e+11
    
41. ------------------------------------------------------------------------------
    
42. 
    
43. . logit foreign weight length turn,or
    
44. 
    
45. Iteration 0:   log likelihood =  -45.03321  
    
46. Iteration 1:   log likelihood = -27.847658  
    
47. Iteration 2:   log likelihood = -25.415086  
    
48. Iteration 3:   log likelihood = -25.270572  
    
49. Iteration 4:   log likelihood = -25.270346  
    
50. Iteration 5:   log likelihood = -25.270346  
    
51. 
    
52. Logistic regression                               Number of obs   =         74
    
53.                                                   LR chi2(3)      =      39.53
    
54.                                                   Prob > chi2     =     0.0000
    
55. Log likelihood = -25.270346                       Pseudo R2       =     0.4389
    
56. 
    
57. ------------------------------------------------------------------------------
    
58.      foreign | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
59. -------------+----------------------------------------------------------------
    
60.       weight |   .9977486   .0017924    -1.25   0.210     .9942418    1.001268
    
61.       length |   1.052116   .0632672     0.84   0.398     .9351427     1.18372
    
62.         turn |   .6498161   .1195202    -2.34   0.019     .4531371    .9318615
    
63.        _cons |   268819.9    1869082     1.80   0.072      .324437    2.23e+11
    
64. ------------------------------------------------------------------------------

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logistic -- Logistic regression, reporting odds ratios
logit -- Logistic regression, reporting coefficients

蓝色 发表于 2017-6-23 11:54
logistic -- Logistic regression, reporting odds ratios
logit -- Logistic regression, reportin ...

谢谢您精彩的回复，结合您的回复和之前的帖子，理解了