stata的逻辑回归有哪些选项
时间: 2023-10-27 17:43:40 浏览: 48
Stata的逻辑回归有以下选项:
1. logistic regress:用于二分类问题的逻辑回归,对数几率模型。
2. multinomial logistic regress:用于多分类问题的逻辑回归,多项式对数几率模型。
3. conditional logistic regress:用于匹配案例对照研究的逻辑回归,条件对数几率模型。
4. mlogit:用于多项式逻辑回归,包括无序和有序多分类问题,多项式对数几率模型。
5. glogit2:用于广义有序多分类问题的逻辑回归,广义对数几率模型。
6. firthlogit:用于解决样本量较小、罕见事件问题的逻辑回归,Firth’s调整后的对数几率模型。
7. meologit:用于多水平随机效应逻辑回归,混合效应模型。
8. xtmelogit:用于多水平随机效应逻辑回归,交叉效应模型。
相关问题
stata 逻辑回归
Stata是一种统计分析软件,逻辑回归是其中的一种常用的回归分析方法。逻辑回归主要用于预测和解释二分类变量的概率。在Stata中,可以使用logit命令进行逻辑回归分析。
下面是一个简单的示例:
```stata
// 导入数据
import delimited "data.csv", clear
// 运行逻辑回归模型
logit y x1 x2
// 查看回归结果
estimates table
// 进行预测
predict yhat, pr
// 查看预测结果
list y yhat, clean
```
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。