Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析

各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
大家集思广益，互相学习，对热心人先说声谢谢啦

这个问题我也想知道~~~~

2# weihancool

呵呵，是啊，看了Greene的书，发现LM LR这些都可以检验非线性模型，但为什么软件了没有相关设置呢，纠结啊
怀念一位特别学术的牛人，以前我发过一个关于不平衡抽样的帖子，他答复的特别好，唉，不知道这次还能不能碰上那位高人。。。

viking1111 发表于 2010-2-26 12:08
各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
大家集思广益，互相学习，对热心人先说声谢谢啦

1) Is the dependent variable binary?
2) In that case, it is a probability model. The distribution is assumed as a standard because the variance is not identifiable. For probit is normal (0, 1)  and logit is (0, pi/sqrt(3)).
3) To test if the data is from different distributions, you can use interaction to see if the interaction term is significant.
4) If you think the variance is a function of a covarince, you can write it into likelihood function to estimation that function.

HTH

viking1111 发表于 2010-2-26 12:08
各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
大家集思广益，互相学习，对热心人先说声谢谢啦

Forget to comment on "序列相关分析".

Usually the logistics model is used in the cross sesion data analysis. So there is no issue about series correlation.

If u consider Generalized Linear Mixed Model, it will  take the serial correlation and covariance structure within individuals into account .
GLMM is an extension of GLM, therefore the exponential family distribution still can apply as well as logistic regression. But offcoz your data have to be longitudinal form.

4# bobguy

谢谢啦，是二元Logistics，关于中小企业信用评级的。呵呵，
不过对于（3），我不需要检测同分布与否，关键是异方差，我觉得是不是直接把残差作为因变量，对所有自变量或自变量及其交互项做线性回归，nR方（nR^）即可用white检验达到检验异方差的作用了？
另外，对于序列相关，我是打算作为cross section，就再做Panel的，Greene的书里介绍了Panel下的Logistics，可见Logistics是不是也可以做Panel的，因此也存在序列相关？请您指教，如果可以，那序列相关怎么检验呢？