有序probit模型stata代码带控制变量

有序Probit模型是一种用于估计类别变量概率的统计模型，它假设因变量的概率分布是非线性的，通常采用二项正态分布。在Stata中，你可以使用`mlogit`命令来估计这样的模型，并包括控制变量。这里是一个基本的例子：

* 导入数据
use your_data.dta

* 确保因变量是0-1编码的二分类数据
gen y_binary = (y >= threshold) // 将连续变量转换为二分变量，替换为你的阈值

* 如果有其他控制变量，如x1, x2等
* 假设你的数据集包含这些变量
* 称为your_variable_1 to your_variable_n
* 输入这些变量名到下面的命令中
mlogit y_binary x1 x2 ... x_n, nolog // "nolog"表示不显示对数似然值

* 查看结果
estat margins, dydx(x1 x2 ...) // 计算每个控制变量的边际效应
tabstat y_binary, by(x1 x2 ...) // 分组查看各组的响应情况

* 检查模型诊断
testparm // 检验回归系数是否显著
mctest // 进行多重共线性检查和其他高级检验