夏普利值分解，可以做probit回归吗？

是 否 +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~ !

立即领取

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

做一个probit 回归，相比较两个维度，哪个贡献大，

每个维度两三个变量

尝试了一下夏普利值分解

（1）shapley2

但是一直提示matrix has missing values

其实，我每个变量都处理了缺失


（2）shapley

shapley Zc7a zizhi1 fudu zhongdian shouru4 gn wenhua ZGedu1, result(e(mss)) : probit jingying @

    Shapley decomposition

Error in the called program!


是不是shapley2只适合reg，不适合probit？


或者请告知，其它，能比较两个维度贡献大小的方法

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

分享0 收藏0 回帖

关键词：Probit回归 Probit Rob bit 夏普利 夏普利值 shapley 夏普利值分解

----------------------- copy starting from the next line -----------------------

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2. clear
   
3. input double(rank sex age2 minzu hukou Zc7a) float(zizhi1 fudu) double zhongdian float shouru4 double(gn guanli) float xiongmei double(wenhua ZGedu1 c6) float region
   
4.   52 1 20 1 1  -3.8525004231048623         4 0 1 0 1 0 1 0 0 2008 1
   
5.    1 1 20 1 0    .7047432020586464         5 0 1 0 1 0 0 0 0 2008 1
   
6.   43 1 21 1 0     -1.3125966426804  3.333333 1 0 0 0 0 1 4 1 2008 1
   
7.   25 1 20 1 1   -.9966277513357301  3.666667 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 1
   
8.   43 0 19 0 1  -1.3733598910159135         5 0 0 0 1 0 1 4 0 2008 1
   
9.   52 0 18 1 1  -1.4584284386856323         5 0 0 0 1 0 1 3 0 2008 1
   
10.   43 1 21 1 1  -1.3247492923475026 4.3333335 0 1 0 0 0 1 2 0 2008 1
    
11.   32 0 20 1 1   -.6685062103239575         5 0 1 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
12.   32 0 20 0 1   -.9358645030002166 4.6666665 0 1 0 1 0 0 1 0 2008 1
    
13.   43 0 21 1 1  -1.8351605783658156         5 1 0 0 1 0 0 0 0 2007 1
    
14.    3 1 18 1 1    .9477961954007003         5 0 0 0 1 0 1 4 0 2008 3
    
15.   25 0 21 1 1  -.36468996864639025         4 1 1 0 1 0 1 4 0 2008 1
    
16.   25 0 19 1 1  -.48621646531741713 4.3333335 0 1 1 0 1 1 6 1 2008 2
    
17.    3 0 19 1 1   .32801106237846306 4.3333335 0 1 1 0 1 1 6 1 2008 1
    
18.   52 0 20 1 1   -1.191070146009373         5 1 1 1 0 0 1 5 1 2008 1
    
19.   52 0 20 1 1  -1.2275280950106813 4.6666665 0 0 0 1 0 0 0 0 2008 1
    
20. 30.5 0 20 1 1   -.2917740706437741 4.6666665 0 1 0 1 0 1 0 0 2008 2
    
21.   43 0 19 1 1   -.9601698023344221 4.6666665 0 0 0 1 0 0 3 0 2008 1
    
22.   25 1 19 1 1   -.4011479176476983 4.6666665 0 1 0 1 0 1 4 1 2008 1
    
23. 30.5 1 19 1 1   .30370576304425767         4 0 1 0 1 0 1 2 0 2008 2
    
24.    5 1 19 1 1     .874880297398084         5 0 1 0 1 0 0 3 0 2008 3
    
25.    2 0 20 1 1    .8991855967322895         5 1 1 0 1 0 1 0 0 2008 1
    
26.   25 0 19 1 1   -.7171168089923683 4.6666665 0 1 0 1 0 1 0 0 2008 1
    
27.   32 1 20 1 1   -.8751012546647032 4.6666665 0 0 0 0 0 1 6 1 2008 1
    
28.   52 0 19 1 1   -.9480171526673193         4 0 0 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
29.   25 0 19 1 1  -.47406381565031447 4.6666665 0 1 0 0 1 1 6 1 2008 1
    
30.   25 0 20 1 1   .10926336837061464         5 0 0 0 0 1 1 6 0 2008 1
    
31.   25 0 19 1 1  -.15809492430564454 4.6666665 0 1 0 0 1 1 3 1 2008 1
    
32.   52 1 20 1 1  -1.0209330506699354 4.3333335 1 1 0 0 1 1 5 1 2008 1
    
33.   52 0 22 1 1   -.9723224520015247         5 1 1 0 0 1 1 6 0 2006 1
    
34.    2 1 19 1 1                    .         4 1 1 0 0 0 1 2 1    . 1
    
35.    3 1 18 1 1    .6925905523915438         5 0 0 0 0 0 1 3 1 2008 3
    
36.   52 0 20 1 1   -.9844751016686274 4.3333335 0 1 0 1 0 1 5 0 2008 1
    
37. 30.5 1 20 1 1   -.6928115096581629         5 0 1 0 1 0 0 0 0 2008 1
    
38.   25 0 20 1 1   -.8872539043318058 4.6666665 0 1 0 0 0 1 3 0 2008 1
    
39.   52 0 21 1 1  -.17024757397274723 4.6666665 1 1 0 1 0 1 1 0 2008 2
    
40.    5 1 21 1 1  -1.1667648466751677 4.6666665 0 0 0 0 0 1 5 1 2006 3
    
41.   11 1 20 1 1    .6561326033902357 4.6666665 1 1 0 1 0 0 0 0 2008 2
    
42.   43 0 20 1 1   -.9601698023344221  3.666667 0 0 1 0 0 1 3 0 2008 1
    
43.   43 0 21 1 1    -.802185356662087 4.6666665 0 1 0 0 1 1 5 1 2006 1
    
44.    7 1 23 1 1  -.15809492430564454 4.6666665 0 0 0 1 0 1 0 0 2006 2
    
45.   25 1 20 1 1  -.34038466931218486         5 0 1 0 0 0 1 5 1 2008 1
    
46.   25 0 18 0 1  -.43760586664900636 4.3333335 0 1 0 0 1 0 4 0 2008 1
    
47.   52 1 20 1 1  -1.1060015983396543         5 0 1 0 1 0 1 0 0 2008 1
    
48. 30.5 1 20 1 1 -.012263128300412254         5 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 2
    
49.   43 1 20 1 1  -1.2882913433461947         4 0 1 1 0 0 0 6 0 2008 1
    
50.    7 1 19 1 0     .485995508050798 4.6666665 0 1 0 1 0 0 3 0 2008 2
    
51.   23 0 23 1 1    .5103008073850034         5 1 1 0 1 0 0 5 0 2006 2
    
52. 30.5 0 20 1 1  -2.6615407557287987 4.3333335 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 1
    
53.    1 1 19 1 1   1.1300859404072405 4.6666665 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 2
    
54.   14 0 21 1 1   .24294251470874423         5 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 1
    
55.   15 1 21 1 1    .1700266167061281 4.6666665 1 1 0 1 0 1 2 0 2008 1
    
56.   52 1 22 1 1   -1.118154248006757         5 1 1 0 0 0 1 2 0 2006 1
    
57.   52 1 20 1 1  -1.1667648466751677         5 0 0 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
58.   14 1 22 1 1   1.5311233794216292         5 1 1 0 0 0 1 2 0 2006 1
    
59.    1 0 19 1 1     .874880297398084         5 0 1 0 0 1 1 6 1 2008 1
    
60.   32 1 19 1 1    -.802185356662087         5 0 1 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
61.   52 1 20 1 1  -1.4948863876869403         5 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 1
    
62.    1 0 21 1 1     .485995508050798         4 1 0 0 1 0 1 1 0 2008 2
    
63.   52 1 21 1 1   -.1945528733069526         4 1 1 0 1 0 0 5 0 2008 2
    
64.   25 0 20 1 1  -.48621646531741713         4 1 1 0 0 1 1 2 1 2008 1
    
65.   43 0 20 1 1   -.8994065539989086         4 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 1
    
66.   25 0 19 1 1   -.9601698023344221         4 0 1 0 1 0 0 4 0 2008 1
    
67.   43 1 21 1 1  -1.4948863876869403 4.6666665 1 0 0 1 0 0 0 0 2008 1
    
68.    7 1 20 1 1  -2.3212665650499233         5 0 1 0 1 0 1 6 0 2008 1
    
69. 30.5 1 19 1 1   .10926336837061464 4.6666665 0 1 0 1 0 0 0 0 2008 1
    
70. 30.5 1 20 1 1    .2794004637100523         5 0 0 0 1 0 1 5 0 2008 3
    
71.   43 1 21 1 1  -1.0330857003370382  3.666667 0 1 0 0 0 0 6 0 2006 1
    
72.   43 0 21 1 1  -1.2153754453435786 4.3333335 1 1 0 1 0 1 1 0 2008 1
    
73.   52 1 19 1 1    -.923711853333114         5 0 0 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
74. 30.5 1 19 1 1    .3644690113797711         5 0 1 0 1 0 1 0 0 2008 3
    
75.   23 0 20 1 1    1.822786971432094 4.6666665 0 1 0 0 1 1 2 0 2008 1
    
76.   15 1 19 1 1  .036347470367998506         5 0 1 0 1 0 0 2 0 2008 2
    
77.   43 1 19 1 1  -1.1789174963422704  3.666667 0 0 0 1 0 0 1 0 2008 1
    
78.   52 1 19 1 1  -1.2518333943448865 4.6666665 0 1 0 0 0 1 0 1 2008 1
    
79.   32 1 20 1 1   -.7049641593252656         4 0 1 0 0 0 1 3 0 2008 1
    
80.   14 0 21 1 1    .2672478140429496 4.6666665 0 1 0 1 0 0 3 0 2008 1
    
81.   25 0 19 1 1   -.8872539043318058 4.3333335 0 1 0 0 0 1 1 1 2008 1
    
82.   43 0 20 0 1   -1.191070146009373         4 0 1 0 1 0 0 0 0 2008 1
    
83.   25 1 21 1 1   -.8143380063291897 4.6666665 0 1 0 0 0 0 6 1 2008 1
    
84.   15 0 19 1 1   -.1945528733069526 4.6666665 0 1 0 1 0 1 1 0 2008 1
    
85.    3 1 19 1 1    .2672478140429496         4 0 1 0 1 0 1 2 0 2008 2
    
86. 30.5 0 22 1 1   .19433191604033348         5 0 1 0 1 0 0 4 0 2006 3
    
87.    3 0 20 1 1  -.08517902630302839         5 0 1 0 0 0 1 6 1 2008 1
    
88.   26 0 20 1 1   .35231636171266845         4 0 0 1 0 0 1 6 1 2008 1
    
89.    3 1 20 0 1    .4130796100481819         5 0 1 0 0 0 1 6 1 2008 1
    
90.   43 1 22 1 1   -.3768426183134929  3.333333 1 1 0 1 0 1 2 0 2008 3
    
91.   43 0 21 1 1  -1.4462757890185296         4 0 1 0 1 0 1 5 0 2008 1
    
92.    1 0 20 1 1     .291553113377155         5 0 1 0 0 0 1 5 1 2008 1
    
93.   25 0 19 . 1    .3401637120455657         4 0 0 0 0 0 1 5 0 2008 1
    
94.   23 1 20 1 1   .23078986504164153         5 1 1 0 1 0 0 0 0 2008 3
    
95.   43 1 19 1 1  -1.4948863876869403 4.6666665 0 0 0 0 1 1 4 0 2008 1
    
96.   32 1 19 1 1    -.607742961988444         5 1 1 0 0 0 0 5 1 2008 1
    
97.   32 1 19 1 1   .30370576304425767         4 0 1 0 0 0 1 3 1 2008 2
    
98.   25 0 19 1 1   -.6928115096581629         4 0 0 0 0 0 1 5 1 2008 1
    
99.   52 0 19 1 1  -1.1303068976738597         5 0 1 0 1 0 0 5 0 2008 1
    
100.   52 0 20 1 1  -1.2275280950106813         5 0 1 0 1 0 1 2 0 2008 1
     
101.   25 0 19 1 1   -.8629486049976005  3.666667 0 1 0 0 0 1 5 1 2008 1
     
102.    3 0 19 1 1   .42523225971528456         5 0 1 1 0 0 1 6 1 2008 1
     
103.   25 0 21 1 1   -.6320482613226495 4.6666665 1 1 0 0 1 1 4 1 2008 1
     
104. end
     
105. label values sex sex
     
106. label def sex 0 "女", modify
     
107. label def sex 1 "男", modify
     
108. label values minzu minzu
     
109. label def minzu 0 "少数民族", modify
     
110. label def minzu 1 "汉族", modify
     
111. label values hukou hukou
     
112. label def hukou 0 "农业户口", modify
     
113. label def hukou 1 "非农户口", modify

复制代码

------------------ copy up to and including the previous line ------------------

想知道这两组的贡献大小，shapley2,stat(r2) group(zizhi1 fudu zhongdian,shouru4 gn guanli xiongmei wenhua ZGedu1)

6513 发表于 2019-7-7 13:42
想知道这两组的贡献大小，shapley2,stat(r2) group(zizhi1 fudu zhongdian,shouru4 gn guanli xiongmei wen ...

你的结果变量是什么？

ziye304 发表于 2019-7-7 15:51
你的结果变量是什么？

probit jingying  sex age2 minzu juzhu Zc7a zizhi1 fudu zhongdian shouru4 gn guanli xiongmei wenhua ZGedu1 c6 b1.region

thanks for sharing

6513 发表于 2019-7-8 08:54
probit jingying  sex age2 minzu juzhu Zc7a zizhi1 fudu zhongdian shouru4 gn guanli xiongmei wenhua ...

你的数据用不上，建议你好好看看shapley2的帮助： help shapley2

1. *example
   
2. sysuse auto, clear
   
3. probit foreign head trunk weight length
   
4. shapley2, stat(r2_p) group(head trunk,weight length)

复制代码

ziye304 发表于 2019-7-9 10:00
你的数据用不上，建议你好好看看shapley2的帮助： help shapley2

非常感谢，命令写错了，shapley2, stat(r2_p)      少了一个  _p

出现“Slow algorithm chosen. Try to increase matsize to enable the faster algorithm”这种错误是什么原因呀

yuanfly0403 发表于 2020-7-23 15:43
出现“Slow algorithm chosen. Try to increase matsize to enable the faster algorithm”这种错误是什么原 ...

我也不是很清楚，你可以发帖问一下