stata用asclogit后要怎么求mem

在Stata中，如果你使用了asclogit命令拟合了一个条件对数-logit（conditional logistic）回归模型，那么可以使用clogit命令来计算mem（maximum empirical likelihood estimate of the scale parameter）。具体步骤如下：

1. 运行asclogit命令，拟合条件-logit回归模型。

2. 运行clogit命令，使用asclogit命令生成的结果文件来计算mem。例如，假设你的asclogit命令生成的结果文件名为“myresult”，可以使用以下命令计算mem：

clogit, group(id) scale(`"myresult".smle')

其中，group(id)表示你的数据集包含一个id变量，用于标识每个观察值所属的组。scale(`"myresult".smle')表示你要使用myresult.smle文件中的结果来计算mem。

3. 运行clogit命令后，Stata会输出mem的值。你可以使用这个值来进行后续的推断分析。

需要注意的是，如果你使用了其他的拟合方法，如mlogit命令或logit命令，那么就不能使用clogit命令来计算mem。在这种情况下，你需要使用其他的方法来计算mem。

相关问题

stata如何求cl模型的mem

在Stata中，如果你使用了clogit命令拟合了一个条件对数-logit（conditional logistic）回归模型，那么可以使用clogit命令自动计算mem（maximum empirical likelihood estimate of the scale parameter）。具体步骤如下：

1. 运行clogit命令，拟合条件-logit回归模型。例如，假设你的数据集包含一个二元因变量y和一个自变量x，并且有一个组变量id，可以使用以下命令拟合条件-logit回归模型：

clogit y x, group(id)

2. 运行clogit命令后，Stata会输出模型的结果，包括估计的系数、标准误、z值和p值等。同时，Stata会自动计算mem的值，并将其输出到结果中。

需要注意的是，clogit命令只能用于拟合条件-logit回归模型，而不能用于拟合其他类型的回归模型。如果你使用其他方法来拟合条件-logit回归模型，如asclogit命令，那么可以使用clogit命令来计算mem，但需要指定scale选项来指定使用哪个结果文件来计算mem。具体方法可以参考前面的回答。

用stata求取roc最佳阈值

在STATA中，可以使用`roctab`命令来计算ROC曲线并找到最佳阈值。下面是一些基本的STATA代码：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 使用roctab命令计算ROC曲线
roctab yhat y, graph

// 得到ROC曲线下面积（AUC）
di "AUC = " rocarea

// 得到最佳阈值及其相应的敏感度和特异度
roctab yhat y, opt

在上面的代码中，`yhat`是模型的预测概率，`y`是实际的分类结果。`roctab`命令可以计算ROC曲线并绘制出来，也可以通过`opt`选项找到最佳阈值及其相应的敏感度和特异度。

如果需要将ROC曲线保存为图片，可以使用以下命令：

graph export "roc.png", as(png) replace

这将保存ROC曲线为png格式的图片，并覆盖掉已存在的同名文件（如果有的话）。

需要注意的是，`roctab`命令默认使用0.5作为阈值，如果需要使用其他阈值，可以使用`cut()`选项来指定。例如，以下代码将阈值设为0.7：

roctab yhat y, cut(0.7)

希望这些信息可以帮助你计算ROC曲线并找到最佳阈值。