stata，如何得出逻辑回归准确率？

在Stata中，计算逻辑回归模型的准确率通常通过交叉验证（Cross-validation）或者直接使用内置的命令来进行。这里我会提供一种简单的方法：

1. **评估集模型**：如果你有一个测试数据集，可以先用它来评估模型的预测性能。你可以使用`predict`命令对测试数据集进行预测，然后将实际结果（y真值）与预测结果（y预测值）进行比较。如果y都是0/1变量，则可以计算混淆矩阵，准确率就是真正例(TP)除以总样本数。

* 假设模型名为model，测试数据集名为test
local yreal = test.y
predict ypred, pr
summarize yreal ypred

准确率 = (TP + TN) / N

2. **混淆矩阵**：用`tabulate`命令创建混淆矩阵，并从中读取出准确率。例如：

tabulate yreal if outcome == 1, missing(none)

这里的`outcome`是预测标签列，`if outcome == 1`表示只关注正例的结果，然后查看行中第一列的"预测为1且真实为1"的部分，即真正例(TP)，再除以总的实际正例数（行总计）得到准确率。

3. **交叉验证**：如果你想获得更稳定的估计，可以使用Stata的`xtdiagnosis`或者`boot`命令进行k折交叉验证，然后再平均每个折的精度指标。