stata中logit结果解读

在Stata中，logit回归的结果可以通过命令`logit`来得到。结果中包含了一些统计量和系数估计，以下是一些解读方法：

1. 系数估计：系数估计是对自变量的影响，一般来说，当系数为正时，表示自变量的增加会导致因变量的增加，而系数为负时，则表示自变量的增加会导致因变量的减少。

2. 标准误：标准误是系数估计的标准差。标准误越小，表示系数估计的精度越高。

3. 卡方统计量：卡方统计量是用来检验模型拟合度的统计量，一般来说，卡方统计量越小，表示模型的拟合度越好。

4. P值：P值是用来判断系数估计的显著性的，一般来说，当P值小于0.05时，表示系数估计是显著的。

5. 伪R方：伪R方是用来衡量模型的拟合度的，一般来说，伪R方越大，表示模型的拟合度越好。

需要注意的是，以上解读方法只是一些基本的方法，具体的解读还需要根据具体的数据情况来进行判断。

相关问题

stata中logit模型回归命令

在Stata中进行logit模型回归，可以使用以下命令：

logit dependent_variable independent_variable1 independent_variable2 independent_variable3…

其中，dependent_variable是因变量，independent_variable1, independent_variable2, independent_variable3…是自变量。可以根据需要添加更多的自变量。

例如，假设我们要回归一个二元变量y（0或1）与两个连续变量x1和x2之间的关系，可以使用以下命令：

logit y x1 x2

这将输出有关估计系数、标准误、z值、p值和置信区间的结果。

stata中logit t是什么意思

在Stata中，logit t 是用于二元Logistic回归模型的命令，其中t是指模型中的因变量。这个命令会估计一个二元Logistic回归模型，其中因变量是二元的（即只有两个可能的取值），并且对数几率（logit）是线性的，而不是因变量本身。因此，logit t 命令用于估计一个二元因变量模型的系数，该模型将因变量的对数几率与一个或多个自变量相关联。