OLOGIT命令可用于二元回归吗？

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因变量只有病情轻重的1和2两种情况，代表病情轻和重。可以用OLOGIT命运回归吗？
我试了一下，OLOGIT会正常运行命令，没有报错，并生成一个CUT值
我想用这个CUT值判断状态，不知道这个回归是否有效，CUT值是否可用

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关键词：ologit logit Log cut 不知道

我不是这方面专家，不过我"猜想"你的做法应该不是对的，还是用 probit/logit 吧！

1. . sysuse auto
   
2. (1978 Automobile Data)
   
3. 
   
4. . ologit foreign price mpg rep78 headroom trunk
   
5. 
   
6. Iteration 0:   log likelihood = -42.400729  
   
7. Iteration 1:   log likelihood = -24.547953  
   
8. Iteration 2:   log likelihood = -23.351946  
   
9. Iteration 3:   log likelihood = -23.319926  
   
10. Iteration 4:   log likelihood = -23.319848  
    
11. Iteration 5:   log likelihood = -23.319848  
    
12. 
    
13. Ordered logistic regression                     Number of obs     =         69
    
14.                                                 LR chi2(5)        =      38.16
    
15.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
    
16. Log likelihood = -23.319848                     Pseudo R2         =     0.4500
    
17. 
    
18. ------------------------------------------------------------------------------
    
19.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
20. -------------+----------------------------------------------------------------
    
21.        price |   .0001481   .0001409     1.05   0.293     -.000128    .0004242
    
22.          mpg |   .0675033   .0882976     0.76   0.445    -.1055568    .2405634
    
23.        rep78 |   1.633486   .4971697     3.29   0.001     .6590511    2.607921
    
24.     headroom |  -.4068964   .6765427    -0.60   0.548    -1.732896    .9191029
    
25.        trunk |  -.1655386   .1343198    -1.23   0.218    -.4288005    .0977233
    
26. -------------+----------------------------------------------------------------
    
27.        /cut1 |   5.820306   3.555849                      -1.14903    12.78964
    
28. ------------------------------------------------------------------------------
    
29. 
    
30. . logit foreign price mpg rep78 headroom trunk
    
31. 
    
32. Iteration 0:   log likelihood = -42.400729  
    
33. Iteration 1:   log likelihood = -24.547953  
    
34. Iteration 2:   log likelihood = -23.351946  
    
35. Iteration 3:   log likelihood = -23.319926  
    
36. Iteration 4:   log likelihood = -23.319848  
    
37. Iteration 5:   log likelihood = -23.319848  
    
38. 
    
39. Logistic regression                             Number of obs     =         69
    
40.                                                 LR chi2(5)        =      38.16
    
41.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
    
42. Log likelihood = -23.319848                     Pseudo R2         =     0.4500
    
43. 
    
44. ------------------------------------------------------------------------------
    
45.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
46. -------------+----------------------------------------------------------------
    
47.        price |   .0001481   .0001409     1.05   0.293     -.000128    .0004242
    
48.          mpg |   .0675033   .0882976     0.76   0.445    -.1055568    .2405634
    
49.        rep78 |   1.633486   .4971697     3.29   0.001     .6590511    2.607921
    
50.     headroom |  -.4068964   .6765427    -0.60   0.548    -1.732896    .9191029
    
51.        trunk |  -.1655386   .1343198    -1.23   0.218    -.4288005    .0977233
    
52.        _cons |  -5.820306   3.555849    -1.64   0.102    -12.78964     1.14903
    
53. ------------------------------------------------------------------------------

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自己对比一下。
所以要先学理论，在用软件

蓝色 发表于 2018-11-5 18:09
自己对比一下。
所以要先学理论，在用软件

非常感谢您用软件实践操作对我的指点