拟合probit模型的stata命令

在Stata中，拟合Probit模型通常使用`probit`命令。Probit模型是一种二项逻辑回归（Binary Logistic Regression）的变形，适合于响应变量是0和1的形式，比如二分类问题。下面是基本的使用步骤：

* 导入数据集（假设名为data）
use data

* 假设我们有一个名为"response"的二分类变量和若干个解释变量（var1, var2, ...）
* 可以替换为实际的变量名
probit response var1 var2 ...

* 执行模型拟合
* 运行后会显示估计结果，包括系数、标准误、p值和统计显著性
estimates 

* 检查残差和预测概率
predict double prob, pr       // 预测的概率
generate binary pred = inrange(prob, .05, .95)   // 根据预测概率判断类别

* 模型诊断和评估
 margins, dydx(*)          // 显示边际效果
testparm                    // 检验所有解释变量的联合显著性

请注意，如果数据量大或模型复杂，可能需要调整一些选项以提高运算效率，例如增加`cluster`选项来进行分组估计，或者使用`bootstrap`进行置信区间估计。

相关问题

probit回归分析stata代码：被解释变量为“cfps2014_marriage”，解释变量为“urban16”

Probit回归是一种用于估计二分类变量的概率的统计模型，它假设因变量是一个连续的潜在分数，通过标准正态分布转换得到实际的二分类结果。在Stata中，你可以使用`probit`命令来进行这种类型的回归。

如果你有一个名为"cfps2014_marriage"的二分类响应变量（比如是否结婚），并且想要用"urban16"这个解释变量来预测婚姻状态，可以按照以下步骤编写Stata代码：

* 加载数据
use your_dataset_name, clear

* 确保数据集中有"cfps2014_marriage"和"urban16"这两个变量
* 假设cfps2014_marriage是0（未结婚）和1（已婚）编码，urban16可能是0（城市）和1（非城市）
* 查看变量列表以确认它们的存在

* 进行probit回归
probit cfps2014_marriage urban16

* 输出结果会显示系数、标准误、t值和p值等信息，以及拟合优度和概率预测
* 可能还会包括似然比检验和其他诊断统计量

* 若要查看概率预测，可以使用predict命令，如：
predict pr_marriage, p

*

stata predict命令

`stata predict` 命令是Stata软件中的一个常用统计分析工具，用于从模型中获取预测值、残差、概率等估计结果。在执行回归分析或建立预测模型后（如线性回归、logit回归、probit回归等），`predict` 命令可以帮助用户根据模型计算：

1. 预测值（predicted values）：这是根据模型参数和输入变量计算出来的因变量期望值。
2. 残差（residuals）：模型预测值与实际观测值之间的差异，用来评估模型拟合效果。
3. 变量的概率或概率水平（probabilities or predicted probabilities）：对于分类模型（比如logit或probit），它可以给出每个观察点属于某一类别的预测概率。
4. 非线性预测（nonlinear predictions）：适用于非线性模型，如局部平均法（LOESS）或移动平均法。

使用`predict`命令的一般格式是 `predict [选项] variable, [model options]`。例如，`predict yhat, res` 将预测因变量的值并同时返回残差；`predict p, pr` 则会得到分类模型的概率预测。