stata做logistic回归分析
时间: 2023-06-05 17:47:14 浏览: 2337
Stata可以用来进行logistic回归分析。首先需要导入数据,然后使用logistic命令进行回归分析。在命令中需要指定因变量和自变量,并可以添加控制变量。回归结果会包括系数、标准误、z值、p值和置信区间等信息。可以使用命令logit或logistic来进行分析。同时,还可以使用命令predict来生成预测值和残差。
相关问题
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。
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。