stata二值逻辑回归代码

Stata是一款流行的数据分析软件，用于进行统计建模和数据管理。在Stata中进行二元逻辑回归（Binary Logistic Regression），你可以使用`logit`命令。这是一个基本的例子：

* 导入数据 (假设数据保存在data1.dta文件中)
use data1

* 定义响应变量（0/1编码）
local dependent_var response

* 定义自变量
local independent_vars variable1 variable2 variable3

* 进行二元逻辑回归
logit `dependent_var' `independent_vars'

* 显示结果
esttab using results_table, cells(text)

* 检查模型摘要
summarize predict()

* 绘制预测概率图（条件概率图）
graph twoway (line fitted, lwidth(medthick)) (scatter response predict(), msize(small) msymbol(circles))

相关问题

stata有序逻辑回归代码

有序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）是一种用于分析有序因变量（如等级、评分等）的统计方法。在Stata中，可以使用`ologit`命令来进行有序逻辑回归分析。以下是一个简单的示例代码：

* 导入数据
use "your_data.dta", clear

* 查看数据描述
describe
summarize

* 进行有序逻辑回归分析
ologit dependent_variable independent_variable1 independent_variable2, or

* 查看回归结果
estat ic
estimates store model1

* 进行似然比检验
lrtest model1

* 查看边际效应
margins, dydx(*) predict(outcome(1))
margins, dydx(*) predict(outcome(2))
margins, dydx(*) predict(outcome(3))

* 绘制边际效应图
marginsplot

在这个示例中：
1. `use "your_data.dta", clear` 用于导入你的数据文件。
2. `describe` 和 `summarize` 命令用于查看数据的基本描述。
3. `ologit` 命令用于进行有序逻辑回归分析，`dependent_variable` 是因变量，`independent_variable1` 和 `independent_variable2` 是自变量。`or` 选项用于显示优势比（Odds Ratio）。
4. `estat ic` 和 `estimates store model1` 用于存储和查看回归结果。
5. `lrtest model1` 用于进行似然比检验。
6. `margins` 命令用于计算边际效应，`predict(outcome(1))`、`predict(outcome(2))` 和 `predict(outcome(3))` 分别对应不同的因变量水平。
7. `marginsplot` 命令用于绘制边际效应图。

stata逻辑回归代码

以下是一个逻辑回归的Stata代码示例：

首先，假设你有一个名为“admit”的二元变量，其中1表示被录取，0表示未被录取。你还有三个自变量：gpa、gre和rank（一个1-4的整数，表示申请人的大学排名）。

// 读取数据
use "data.dta"

// 简单描述性统计
summarize gpa gre rank admit

// 拟合逻辑回归模型
logit admit gpa gre rank

在这个例子中，“logit”命令用于拟合逻辑回归模型。自变量（gpa、gre和rank）作为命令中的参数，而因变量（admit）则是第一个参数。模型的结果将会在Stata控制台中输出。