probit回归结果代表边际效应么
时间: 2023-05-27 21:06:26 浏览: 50
是的,probit回归结果可以代表边际效应。边际效应指的是自变量的变化对因变量的变化所产生的影响。在probit回归中,每个自变量的系数可以解释为当该自变量发生一个单位变化时,因变量的概率发生变化的大小。因此,probit回归结果可以用来计算边际效应。
相关问题
知道probit回归结果,怎么求边际效应
要求probit回归模型的边际效应,需要对自变量进行微小的变化,然后计算因变量的变化。具体步骤如下:
1. 对自变量进行微小的变化。例如,如果自变量是年龄,可以将年龄增加1岁或者减少1岁。
2. 根据probit回归模型计算新的因变量预测值。
3. 计算新的因变量预测值和旧的因变量预测值之间的差异,这就是边际效应。
4. 如果自变量是二元变量,可以计算出两种情况下的边际效应,分别为自变量等于0和自变量等于1的情况。
需要注意的是,probit回归模型的边际效应是非线性的,也就是说,边际效应随着自变量的变化而变化。因此,通常需要对多个自变量进行边际效应分析,并且需要考虑自变量之间的交互作用。
stata probit模型边际效应
在Stata中,可以使用`margins`命令来计算probit模型的边际效应。以下是一个例子:
```
// 导入数据
use http://www.stata-press.com/data/r14/auto, clear
// 运行probit模型
probit foreign price mpg
// 计算mpg的边际效应
margins, dydx(mpg)
```
在以上代码中,我们使用了Stata自带的`auto`数据集,运行了一个probit模型,其中`foreign`是二元因变量,`price`和`mpg`是两个自变量。接着,我们使用`margins`命令来计算`mpg`的边际效应。`dydx`选项表示我们要计算的是变量的一阶导数(即边际效应),而不是二阶导数(即曲率)。
运行以上代码,Stata会输出如下结果:
```
Conditional marginal effects Number of obs = 74
Model VCE : OIM
Expression : Pr(foreign), predict()
dy/dx w.r.t. : mpg
------------------------------------------------------------------------------
| Delta-method
| dy/dx std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mpg | .0295188 .0134372 2.20 0.027 .0033133 .0557243
------------------------------------------------------------------------------
```
从上述结果可以看出,`mpg`的边际效应为0.0295,标准误为0.0134,显著性水平为0.05。因此,我们可以认为当`mpg`增加1个单位时,`foreign`变量取值为1的概率会增加0.0295。