probit回归的边际效应输出的结果和stata界面中的边际效应值不一致？

你要搞清楚你为什么要求marinal effect。probit的系数无法表示自变量对因变量的影响程度，所以才需要mfx得出marinal effect。至于OLS根本没这个问题。

1. sysuse auto
   
2. probit foreign  mpg weight length , r
   
3. margins, dydx(*) post
   
4. outreg2 using d:\myfile.doc, ctitle(margins)  replace

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蓝色 发表于 2018-11-26 17:56

我在我的代码上加了post之后 第一次回归边际效应的值跟之前完全不一样了，但是这样输出到word的结果和stata界面中的是一致的  ，括号内是标准差 ，  但是又试了几次又和之前的结果一样了

王小6 发表于 2018-11-26 19:53
我在我的代码上加了post之后 第一次回归边际效应的值跟之前完全不一样了，但是这样输出到word的结果和sta ...

不会的

1. . sysuse auto
   
2. (1978 Automobile Data)
   
3. 
   
4. . probit foreign  mpg weight length , r
   
5. 
   
6. Iteration 0:   log pseudolikelihood =  -45.03321  
   
7. Iteration 1:   log pseudolikelihood = -27.916902  
   
8. Iteration 2:   log pseudolikelihood = -26.858437  
   
9. Iteration 3:   log pseudolikelihood = -26.843123  
   
10. Iteration 4:   log pseudolikelihood = -26.843111  
    
11. Iteration 5:   log pseudolikelihood = -26.843111  
    
12. 
    
13. Probit regression                               Number of obs     =         74
    
14.                                                 Wald chi2(3)      =      30.21
    
15.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
    
16. Log pseudolikelihood = -26.843111               Pseudo R2         =     0.4039
    
17. 
    
18. ------------------------------------------------------------------------------
    
19.              |               Robust
    
20.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
21. -------------+----------------------------------------------------------------
    
22.          mpg |  -.1040006    .059235    -1.76   0.079     -.220099    .0120978
    
23.       weight |   -.002292   .0009466    -2.42   0.015    -.0041474   -.0004367
    
24.       length |  -.0015517   .0291301    -0.05   0.958    -.0586455    .0555422
    
25.        _cons |   8.437624   4.067977     2.07   0.038     .4645355    16.41071
    
26. ------------------------------------------------------------------------------
    
27. 
    
28. . margins, dydx(*) post
    
29. 
    
30. Average marginal effects                        Number of obs     =         74
    
31. Model VCE    : Robust
    
32. 
    
33. Expression   : Pr(foreign), predict()
    
34. dy/dx w.r.t. : mpg weight length
    
35. 
    
36. ------------------------------------------------------------------------------
    
37.              |            Delta-method
    
38.              |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
39. -------------+----------------------------------------------------------------
    
40.          mpg |  -.0206991   .0113257    -1.83   0.068     -.042897    .0014988
    
41.       weight |  -.0004562   .0001679    -2.72   0.007    -.0007853   -.0001271
    
42.       length |  -.0003088   .0058008    -0.05   0.958    -.0116782    .0110606
    
43. ------------------------------------------------------------------------------
    
44. 
    
45. . outreg2 using c:\temp\myfile.doc, ctitle(margins)  replace
    
46. c:\temp\myfile.doc
    
47. dir : seeout
    
48. 
    
49. .
    
50. . probit foreign  mpg weight length , r
    
51. 
    
52. Iteration 0:   log pseudolikelihood =  -45.03321  
    
53. Iteration 1:   log pseudolikelihood = -27.916902  
    
54. Iteration 2:   log pseudolikelihood = -26.858437  
    
55. Iteration 3:   log pseudolikelihood = -26.843123  
    
56. Iteration 4:   log pseudolikelihood = -26.843111  
    
57. Iteration 5:   log pseudolikelihood = -26.843111  
    
58. 
    
59. Probit regression                               Number of obs     =         74
    
60.                                                 Wald chi2(3)      =      30.21
    
61.                                                 Prob > chi2       =     0.0000
    
62. Log pseudolikelihood = -26.843111               Pseudo R2         =     0.4039
    
63. 
    
64. ------------------------------------------------------------------------------
    
65.              |               Robust
    
66.      foreign |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
    
67. -------------+----------------------------------------------------------------
    
68.          mpg |  -.1040006    .059235    -1.76   0.079     -.220099    .0120978
    
69.       weight |   -.002292   .0009466    -2.42   0.015    -.0041474   -.0004367
    
70.       length |  -.0015517   .0291301    -0.05   0.958    -.0586455    .0555422
    
71.        _cons |   8.437624   4.067977     2.07   0.038     .4645355    16.41071
    
72. ------------------------------------------------------------------------------
    
73. 
    
74. . outreg2 using c:\temp\myfile.doc, ctitle(beta)
    
75. c:\temp\myfile.doc
    
76. dir : seeout

复制代码

	(1)	(2)
VARIABLES	margins	beta
mpg	-0.0207*	-0.104*
	(0.0113)	(0.0592)
weight	-0.000456***	-0.00229**
	(0.000168)	(0.000947)
length	-0.000309	-0.00155
	(0.00580)	(0.0291)
Constant		8.438**
		(4.068)
Observations	74	74

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, *p<0.1

蓝色 发表于 2018-11-26 21:46
不会的

请问是不是报告probit模型的时候系数一列、边际效应一列？就跟您发的这个类似，我的自变量是连续变量，因变量是0-1变量，那么如果x的边际效应是-0.01，是不是可以解释为：自变量x每增加1个单位，因变量y减少1个百分点还是自变量x每增加1个单位，因变量不是1的概率增加1%？

王小6 发表于 2018-11-26 22:36
请问是不是报告probit模型的时候系数一列、边际效应一列？就跟您发的这个类似，我的自变量是连续变量，因 ...

论坛stata这里问程序命令可以交流
问解释，那是理论问题，是计量经济学书上讲的，你应该去看书。
如果我说的是个错误的呢？
程序错了，可以执行不出来。 告诉你解释，你怎么判断是对还是错？

还是仔细看计量经济学书，如伍德里奇等的书。先把理论搞清楚，再来实践操作

蓝色 发表于 2018-11-26 21:46
不会的

你好，请问post 命令只能用一次吗？我的是有序回归，在计算y=1时的边际效应时，加上post可以输出边际回归的系数，但在计算y=2时的边际效应时，显示命令无效。请问这种情况该怎么处理呢？

mint1 发表于 2019-4-12 15:57
你好，请问post 命令只能用一次吗？我的是有序回归，在计算y=1时的边际效应时，加上post可以输出边际回归 ...

那就在估计一遍，然后再求第二个

学习一下。

版主威武 @蓝色