如何建立巢式logit模型

建立巢式logit模型需要以下步骤：

1. 确定多级分类问题的级数和分类标准。例如，如果我们要分析学生成绩，可以将学生成绩按照优秀、良好、及格、不及格四个等级进行分类。

2. 对于每个级别，建立一个logistic回归模型，将该级别作为目标变量，其他级别作为自变量，并使用最大似然估计或贝叶斯方法估计模型参数。

3. 对于每个级别，将前一级别的分类结果作为自变量，重新建立logistic回归模型，并使用最大似然估计或贝叶斯方法估计模型参数。

4. 逐级进行条件化，直到最后一个级别的logistic回归模型建立完成。

5. 使用建立好的巢式logit模型对新的数据进行预测。

需要注意的是，建立巢式logit模型的过程中，需要保证每个级别的分类结果都是二元分类的。此外，在实际应用中，需要对模型进行验证和调整，以达到更好的预测效果。

相关问题

有没有关于出行的巢式logit模型

巢式logit模型在出行领域也有广泛的应用，用于预测个体在出行决策中的多级选择。以下是一个简单的巢式logit模型示例，用于预测个体在出行决策中的目的地选择：

1. 确定多级分类问题的级数和分类标准。例如，我们可以将目的地选择分为城市中心、城市郊区和乡村三个等级。

2. 对于第一个级别，建立一个二元logistic回归模型，将城市中心作为目标变量，其他目的地作为自变量。模型函数为：

Pr(城市中心=1|城市郊区,乡村) = 1 / (1 + exp(-(β0 + β1*城市郊区 + β2*乡村)))

3. 估计模型参数β0, β1, β2。

4. 对于第二个级别，将第一个级别的分类结果作为自变量，重新建立一个二元logistic回归模型，将城市郊区作为目标变量，其他目的地作为自变量。模型函数为：

Pr(城市郊区=1|城市中心,乡村) = 1 / (1 + exp(-(γ0 + γ1*城市中心 + γ2*乡村)))

5. 估计模型参数γ0, γ1, γ2。

6. 对于第三个级别，将第二个级别的分类结果作为自变量，重新建立一个二元logistic回归模型，将乡村作为目标变量，其他目的地作为自变量。模型函数为：

Pr(乡村=1|城市中心,城市郊区) = 1 / (1 + exp(-(δ0 + δ1*城市中心 + δ2*城市郊区)))

7. 估计模型参数δ0, δ1, δ2。

8. 最后，我们可以使用建立好的巢式logit模型对新的数据进行预测，即将新的出行个体的特征代入到模型中，得到每个等级的概率，比较概率大小，将概率最大的目的地等级作为预测结果。

需要注意的是，建立巢式logit模型需要对个体特征、选择属性、环境因素等因素进行分析和建模，以确保模型的可靠性和预测效果。同时，模型的结果还需要与实际情况进行比较和验证，以评估模型的预测能力。

stata实现巢式Logit模型进行参数估计，自变量为time、distance、cost，因变量为choice，choice有三种数值：1、2、3

在 Stata 中实现巢式 Logit 模型进行参数估计，可以使用命令 "clogit"，具体的操作步骤如下：

1. 导入数据，假设数据文件名为 "data.dta"，其中自变量为 time、distance、cost，因变量为 choice，choice 有三种数值：1、2、3。

use data.dta

2. 进行随机截距模型（Random intercept model）的参数估计，其中 choice 为因变量，time、distance、cost 为自变量，group 为随机截距的分组变量。

clogit choice time distance cost, group(group)

其中，group 为随机截距的分组变量，可以是任何一个分类变量，例如 "id"。

3. 查看模型参数估计结果，可以使用命令 "estimates"。

estimates table

通过这个命令可以看到每个自变量的系数、标准误、z 值、p 值以及 95% 置信区间等信息。

希望这个回答对你有帮助！