stata中logistic的代码

在Stata中，使用logistic命令可以进行逻辑回归分析。逻辑回归是一种用于预测二分类变量的统计方法。下面是一个示例的logistic命令代码：

logistic dependent_var independent_var1 independent_var2

其中，dependent_var是你要预测的二分类变量，independent_var1和independent_var2是你选择的自变量。你可以根据需要添加更多的自变量。

此外，你还可以使用其他选项来进一步定制你的logistic模型。例如，你可以使用weight选项来指定样本权重，使用robust选项来进行鲁棒标准误估计，使用cluster选项来进行聚类标准误估计等。

如果你想了解更多关于logistic命令的详细信息，可以在Stata中输入`help logistic`来查看帮助文档。

相关问题

Stata logistic回归代码

我可以给您提供一个Stata logistic回归的代码示例：

// 设置Stata内存大小
set mem 500m

// 读取数据文件
use "data_file.dta", clear

// 进行logistic回归
logit y x1 x2 x3, nolog

// 输出结果
estimates table

这个代码可以用来对一个包含因变量y和自变量x1、x2和x3的数据集进行logistic回归，并输出回归结果。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体的数据集和变量进行适当的调整。

多元有序logistic回归分析stata代码

下面是一个基于Stata的多元有序logistic回归分析的示例代码：

// 读取数据
import delimited "data.csv", clear

// 将因变量设为有序变量
label define y 1 "low" 2 "medium" 3 "high"
label values Y y

// 拟合模型
ologit Y X1 X2 X3 X4

// 输出结果
ologit Y X1 X2 X3 X4, nolog

需要注意的是，在Stata中，需要将因变量设为有序变量，并使用`ologit`命令进行多元有序logistic回归分析。另外，使用`nolog`选项可以让Stata输出更简洁的结果。