楼主: 小丸子ddx
2538 3

[数据管理求助] 各位大神谁能帮我看一下我用ologit算边际效应的问题 [推广有奖]

  • 0关注
  • 0粉丝

高中生

57%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
11 个
通用积分
1.0000
学术水平
0 点
热心指数
0 点
信用等级
0 点
经验
118 点
帖子
9
精华
0
在线时间
50 小时
注册时间
2018-11-19
最后登录
2021-5-30

楼主
小丸子ddx 发表于 2018-11-24 20:53:37 |AI写论文

+2 论坛币
k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群
赵安豆老师微信:zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币!

+2 论坛币
我用ologit算边际效应时,当我输入 margins, dydx( land ),得出的结果却是
margins,dydx( land)
too many options
r(1003);

谁能告诉我应该怎么办呀?因为写论文急着用,请大家帮我一下,谢谢

以下是我的具体分析
ologit gdp land ginf fix consume

Iteration 0:   log likelihood =  -2119.065  
Iteration 1:   log likelihood = -2024.3002  
Iteration 2:   log likelihood = -2018.4868  
Iteration 3:   log likelihood = -2018.4694  
Iteration 4:   log likelihood = -2018.4694  

Ordered logistic regression                     Number of obs     =        419
                                                LR chi2(4)        =     201.19
                                                Prob > chi2       =     0.0000
Log likelihood = -2018.4694                     Pseudo R2         =     0.0475

------------------------------------------------------------------------------
         gdp |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        land |   .0076242   .0029057     2.62   0.009     .0019291    .0133193
        ginf |   .6204746   .0517457    11.99   0.000     .5190549    .7218944
         fix |  -.0199272    .003864    -5.16   0.000    -.0275004    -.012354
     consume |   .0000334   .0013607     0.02   0.980    -.0026335    .0027004
-------------+----------------------------------------------------------------
       /cut1 |  -5.961881   1.056672                     -8.032921   -3.890842
       /cut2 |  -5.260705   .7855042                     -6.800265   -3.721145
       /cut3 |  -4.849776   .6713191                     -6.165537   -3.534015
       /cut4 |  -4.555071   .6060917                     -5.742989   -3.367153
       /cut5 |  -4.323639   .5632867                      -5.42766   -3.219617
       /cut6 |  -4.133152   .5328295                     -5.177479   -3.088826
       /cut7 |  -3.971694   .5098985                     -4.971077   -2.972312
       /cut8 |   -3.83192   .4919923                     -4.796207   -2.867633
       /cut9 |  -3.708331   .4775989                     -4.644407   -2.772254
      /cut10 |   -3.59755    .465803                     -4.510508   -2.684593
      /cut11 |  -3.496993   .4559449                     -4.390628   -2.603357
      /cut12 |  -3.404932   .4475765                     -4.282166   -2.527699
      /cut13 |  -3.320193   .4403861                     -4.183334   -2.457053
      /cut14 |  -3.099246   .4237297                     -3.929741   -2.268751
      /cut15 |  -2.972463   .4154355                     -3.786702   -2.158225
      /cut16 |  -2.753486      .4029                     -3.543156   -1.963817
      /cut17 |  -2.568779   .3940308                     -3.341065   -1.796493
      /cut18 |  -2.486389   .3905892                      -3.25193   -1.720848
      /cut19 |  -2.409286   .3876314                      -3.16903   -1.649543
      /cut20 |  -2.336936   .3850891                     -3.091696   -1.582175
      /cut21 |  -2.235192   .3819771                     -2.983853   -1.486531
      /cut22 |  -2.140497   .3794651                     -2.884235   -1.396759
      /cut23 |  -1.966579   .3752184                     -2.701994   -1.231165
      /cut24 |  -1.859933   .3728652                     -2.590735   -1.129131
      /cut25 |  -1.713842   .3700402                     -2.439107   -.9885764
      /cut26 |  -1.668083   .3692257                     -2.391752    -.944414
      /cut27 |  -1.493561   .3661737                     -2.211249   -.7758739
      /cut28 |  -1.368876   .3639341                     -2.082173    -.655578
      /cut29 |   -1.30858   .3627903                     -2.019636   -.5975241
      /cut30 |  -1.269485    .362035                      -1.97906   -.5599092
      /cut31 |  -1.212142   .3609622                     -1.919615   -.5046694
      /cut32 |  -1.102649   .3590275                      -1.80633    -.398968
      /cut33 |  -1.067317   .3584136                     -1.769795   -.3648394
      /cut34 |  -.9802797   .3568067                     -1.679608   -.2809514
      /cut35 |  -.9632248   .3564791                     -1.661911   -.2645386
      /cut36 |  -.8961398   .3551713                     -1.592263   -.2000169
      /cut37 |  -.8146388   .3535455                     -1.507575   -.1217024
      /cut38 |  -.7986246   .3532215                     -1.490926   -.1063231
      /cut39 |   -.766673   .3525389                     -1.457637   -.0757094
      /cut40 |  -.7347789   .3518584                     -1.424409   -.0451491
      /cut41 |  -.7031548   .3512233                      -1.39154   -.0147698
      /cut42 |    -.67199   .3506198                     -1.359192    .0152121
      /cut43 |  -.6257023   .3497254                     -1.311152    .0597469
      /cut44 |   -.594964   .3491124                     -1.279212    .0892837
      /cut45 |  -.5488863   .3481967                     -1.231339    .1335667
      /cut46 |  -.4881821   .3470372                     -1.168363    .1919983
      /cut47 |  -.4143291   .3456746                     -1.091839    .2631807
      /cut48 |  -.3998011   .3454117                     -1.076796    .2771934
      /cut49 |  -.3853294   .3451532                     -1.061817    .2911585
      /cut50 |  -.3709415   .3448923                     -1.046918     .305035
      /cut51 |  -.3276214   .3441014                     -1.002048    .3468049
      /cut52 |  -.3131284   .3438395                     -.9870414    .3607847
      /cut53 |  -.2553845   .3427667                     -.9271949    .4164259
      /cut54 |  -.2123164   .3419127                      -.882453    .4578202
      /cut55 |  -.1980294   .3416152                     -.8675828     .471524
      /cut56 |  -.1413056   .3403974                     -.8084723    .5258611
      /cut57 |  -.0993041    .339491                     -.7646944    .5660861
      /cut58 |  -.0714467   .3388995                     -.7356775    .5927842
      /cut59 |  -.0436028   .3383312                     -.7067199    .6195143
      /cut60 |  -.0020468   .3375643                     -.6636607     .659567
      /cut61 |   .0118011   .3373251                     -.6493439    .6729461
      /cut62 |   .0393929   .3368698                     -.6208598    .6996456
      /cut63 |   .0531489   .3366531                     -.6066791    .7129769
      /cut64 |   .0669433   .3364424                     -.5924716    .7263582
      /cut65 |   .0806858   .3362354                     -.5783234     .739695
      /cut66 |   .0943682   .3360275                     -.5642335      .75297
      /cut67 |   .1351318   .3354179                     -.5222752    .7925388
      /cut68 |   .1486892   .3352165                     -.5083232    .8057015
      /cut69 |   .2029713   .3343843                     -.4524098    .8583525
      /cut70 |   .2299031   .3339658                     -.4246578    .8844639
      /cut71 |   .2568394   .3335606                     -.3969273    .9106061
      /cut72 |   .2704004   .3333575                     -.3829683    .9237691
      /cut73 |   .3509412   .3322405                     -.3002383    1.002121
      /cut74 |   .3909124   .3317392                     -.2592845    1.041109
      /cut75 |   .4312029   .3312498                     -.2180347    1.080441
      /cut76 |   .4446816   .3310901                     -.2042431    1.093606
      /cut77 |   .4717027   .3307654                     -.1765855    1.119991
      /cut78 |   .4988475   .3304494                     -.1488215    1.146516
      /cut79 |   .5260079   .3301633                     -.1211004    1.173116
      /cut80 |   .5532488   .3299187                     -.0933799    1.199877
      /cut81 |   .5807478   .3297058                     -.0654638    1.226959
      /cut82 |   .6084037   .3295152                     -.0374342    1.254242
      /cut83 |   .6222584   .3294288                     -.0234102    1.267927
      /cut84 |   .6638869   .3291881                      .0186901    1.309084
      /cut85 |   .6777116   .3291174                      .0326533     1.32277
      /cut86 |   .6915324   .3290556                      .0465953     1.33647
      /cut87 |   .7054266   .3290033                      .0605919    1.350261
      /cut88 |    .747299   .3288726                      .1027204    1.391877
      /cut89 |   .7896633   .3287451                      .1453348    1.433992
      /cut90 |   .8184369   .3286644                      .1742664    1.462607
      /cut91 |   .8329989   .3286326                      .1888909    1.477107
      /cut92 |   .8621267   .3285917                      .2180988    1.506155
      /cut93 |   .8766369   .3285837                      .2326247    1.520649
      /cut94 |    .891181   .3285836                      .2471689    1.535193
      /cut95 |   .9200686   .3285941                       .276036    1.564101
      /cut96 |   .9344052   .3286064                      .2903485    1.578462
      /cut97 |   .9632635   .3286518                      .3191179    1.607409
      /cut98 |   .9923702   .3287167                      .3480973    1.636643
      /cut99 |   1.035765    .328826                      .3912776    1.680252
     /cut100 |   1.078498   .3289632                      .4337421    1.723254
     /cut101 |   1.120657   .3291255                      .4755832    1.765731
     /cut102 |    1.14864   .3292362                      .5033485    1.793931
     /cut103 |   1.191247   .3294552                      .5455265    1.836967
     /cut104 |   1.205607   .3295486                      .5597038    1.851511
     /cut105 |   1.234459   .3297678                      .5881255    1.880792
     /cut106 |   1.248936    .329895                      .6023536    1.895518
     /cut107 |   1.321481   .3305771                      .6735615      1.9694
     /cut108 |   1.335986   .3307158                      .6877944    1.984177
     /cut109 |   1.350404   .3308535                      .7019431    1.998865
     /cut110 |   1.364848   .3309958                      .7161077    2.013588
     /cut111 |   1.437594   .3317987                      .7872802    2.087907
     /cut112 |   1.481453    .332347                      .8300648    2.132841
     /cut113 |   1.540331   .3331564                      .8873562    2.193305
     /cut114 |   1.570012   .3336047                      .9161584    2.223865
     /cut115 |   1.584961    .333844                      .9306387    2.239283
     /cut116 |   1.600035   .3340926                      .9452255    2.254844
     /cut117 |   1.630456   .3346144                      .9746242    2.286289
     /cut118 |   1.692202   .3357439                      1.034156    2.350248
     /cut119 |   1.707876   .3360465                      1.049236    2.366515
     /cut120 |   1.739731   .3366919                      1.079827    2.399635
     /cut121 |   1.772318   .3373955                      1.111035    2.433601
     /cut122 |   1.822691   .3385491                      1.159147    2.486235
     /cut123 |   1.839849   .3389505                      1.175519     2.50418
     /cut124 |   1.874016    .339741                      1.208136    2.539896
     /cut125 |   1.925359   .3409408                      1.257128    2.593591
     /cut126 |   1.959917   .3417689                      1.290062    2.629772
     /cut127 |   2.011531   .3430304                      1.339204    2.683859
     /cut128 |   2.028774   .3434616                      1.355602    2.701947
     /cut129 |   2.046232   .3439119                      1.372177    2.720287
     /cut130 |   2.169565   .3472082                      1.489049    2.850081
     /cut131 |   2.205316   .3481949                      1.522867    2.887766
     /cut132 |   2.241356   .3491967                      1.556943    2.925769
     /cut133 |   2.259436    .349702                      1.574033     2.94484
     /cut134 |   2.277578   .3502115                      1.591176     2.96398
     /cut135 |   2.295656   .3507066                      1.608283    2.983028
     /cut136 |   2.331745   .3516656                      1.642493    3.020997
     /cut137 |   2.368315   .3526467                       1.67714     3.05949
     /cut138 |   2.423682   .3541429                      1.729574    3.117789
     /cut139 |   2.442051   .3546338                      1.746982    3.137121
     /cut140 |   2.515634   .3565716                      1.816767    3.214502
     /cut141 |   2.534045   .3570391                      1.834261    3.233829
     /cut142 |   2.570756   .3579133                      1.869259    3.272253
     /cut143 |   2.607642   .3587768                      1.904453    3.310832
     /cut144 |   2.778152   .3630255                      2.066635    3.489669
     /cut145 |     2.8369   .3645295                      2.122435    3.551364
     /cut146 |   2.937934   .3671513                      2.218331    3.657538
     /cut147 |   3.021314   .3693561                      2.297389    3.745239
     /cut148 |   3.042391   .3699096                      2.317382    3.767401
     /cut149 |   3.106652   .3715939                      2.378341    3.834963
     /cut150 |   3.128511   .3721799                      2.399052     3.85797
     /cut151 |   3.150545   .3727777                      2.419914    3.881176
     /cut152 |   3.172791   .3733836                      2.440972    3.904609
     /cut153 |   3.195192   .3739944                      2.462176    3.928207
     /cut154 |   3.217614   .3745932                      2.483424    3.951803
     /cut155 |   3.285705    .376406                      2.547963    4.023447
     /cut156 |   3.332119   .3776755                      2.591889     4.07235
     /cut157 |   3.403735   .3796922                      2.659552    4.147918
     /cut158 |   3.428309   .3804047                       2.68273    4.173889
     /cut159 |   3.532108   .3835722                       2.78032    4.283896
     /cut160 |   3.615691   .3862393                      2.858676    4.372706
     /cut161 |   3.765382   .3913318                      2.998385    4.532378
     /cut162 |   3.797225   .3924884                      3.027962    4.566488
     /cut163 |   3.863492   .3949215                       3.08946    4.637524
     /cut164 |    3.89751   .3961742                      3.121022    4.673997
     /cut165 |   4.003042   .4001276                      3.218806    4.787278
     /cut166 |   4.039895   .4015363                      3.252899    4.826892
  
------------------------------------------------------------------------------

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

关键词:stata ologit

沙发
qiangli 发表于 2018-11-25 07:26:39 来自手机
小丸子ddx 发表于 2018-11-24 20:53
我用ologit算边际效应时,当我输入 margins, dydx( land ),得出的结果却是
margins,dydx( land)
too man ...
为什么是ologit模型<br>
gdp难道不是连续变量吗

藤椅
小丸子ddx 发表于 2018-11-26 09:21:02
qiangli 发表于 2018-11-25 07:26
为什么是ologit模型
gdp难道不是连续变量吗
因为我也是刚学stata,我也不是特别懂,那我如果想做边际分析,应该用哪个模型呢?我之前用logit模型,结果就一直显示我的数据不正确

板凳
黃河泉 在职认证  发表于 2018-11-26 09:58:25
小丸子ddx 发表于 2018-11-26 09:21
因为我也是刚学stata,我也不是特别懂,那我如果想做边际分析,应该用哪个模型呢?我之前用logit模型,结 ...
你有学过计量吗?请先说说你要做什么?

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群
GMT+8, 2025-12-31 19:45