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用Stata计算probit模型的边际效应_probit模型案例

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用Stata计算probit模型的边际效应

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进行回归分析往往要看边际影响,
对于线性模型边际影响就是其系数;
但对于许多非线性模型边际影响是不等于系数值的,特别是如:logitprobittobitmlogitologit等模型

stata中求边际影响的命令,早期是用mfx
但到stata11以后,命令为margins(虽然mfx命令也可以用,但是功能不如margins强大);
margins 命令很强大,正因为强大,所以,命令也变的复杂,可以处理许多情况(手册上面有详细的例子),

对于不同的模型采用的参数也是不同的,因此,在用margins求边际影响的时候,一定要查看该命令的帮助,看看该命令可以用哪些参数。

每个模型估计的命令都有postestimation   ,即估计后可以做的。

如:mlogit 命令就有对应的  postestimation — Postestimation tools formlogit

几个简单的例子—probit模型案例

*例子1:线性回归模型

sysuse auto, clear

reg price weight rep78

margins, dydx(*)   

margins, dydx(rep78)     

margins, dydx(rep78)    at(weight==2000) 

*****************************************************************************

*例子2 probit 模型

sysuse auto, clear

probit foreign price weight rep78

margins, dydx(*)         

margins, dydx(rep78)      

margins, dydx(rep78)    at(weight==2000) 

*************************************************************************

*例子3 mlogit 模型

sysuse auto, clear

tab rep78                        

mlogit rep78 mpg displ, base(5)    

*mlogit回归结果有多个方程,因此,需要计算不同方程的边际影响

*计算rep78分别等于1,2,3时的边际影响

margins, dydx(*) predict(outcome(1))

margins, dydx(*) predict(outcome(2))

margins, dydx(*) predict(outcome(3))

*****************************************************************************

*例子4;ivprobit 模型

webuse laborsup

ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc= male_educ)

 

*计算平均边际影响: 关键是后面的选项 predict(pr)

* pr calculates the probability of a positive outcome..

margins, dydx(*)  predict(pr)

***************************************************************************** 

*例子5;tobit  模型 

sysuse auto,clear

generate wgt =weight/100

tobit mpg wgt price,ll(17) ul(24)

margins, dydx(*)

margins, dydx(*)predict(ystar(17,24))

margins, dydx(*)predict(    e(17,24)) 

***************************************************************************** 

*例子6;xtlogit  模型*面板数据的其他命令,也是类似,一定要去查manual里面的介绍
webuse union,clear
xtlogit union age grade i.not_smsa south##c.year

margins,dydx(*)  predict(pu0)

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