如何用stata做多元stata的logistic回归归

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-15 04:56 标签： spss多元logistic回归
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stata logistic回归上机练习log to student
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因变量是多分类的，gra有三个值0、1、2，自变量也是多分类数据，而且自变量比较多，想要逐步回归，但是
ix:mlogit gra i.tx i.pn,pr(0.05)
ix: sw mlogit gra i.tx i.pn
都不被允许，那是不是要逐个加入判断z值以后回归呢？比如ix:mlogit gra i.tx
还是将gra 分别设成gra1、gra2、gra3分别回归呢？
求大神指点
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logit和probit模型可以用逐步回归吗
新手来学习咯
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本帖最后由 蓝色 于
15:23 编辑
如题，我运用的是mlogit命令，我想问，怎么验证回归效果呢？有特殊的命令还是说必须自己找出函数形式然后代入数据计算呢？
还有，如果用主成分分析后的主成分作为回归变量，为什么我回归的结果是不显著的呢？？！！
在线等！谢谢了！
载入中......
帮顶一下！！谢谢分享
cl1024 发表于
帮顶一下！！谢谢分享啊。。。谢谢~~~好一顿激动啊。。。可曾用过logistic?
see this example,
webuse sysdsn1, clear
mlogit insure age male nonwhite i.site
predict prob*
egen pred_max = rowmax(prob*)
g pred_choice = .
forv i=1/3 {
replace pred_choice = `i' if (pred_max == prob`i')
local insure_lab: value label insure
label values pred_choice `insure_lab'
tab pred_choice insure
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元芳，侬怎么L00K?
大白菜2012 发表于
see this example,恩恩非常感谢！那么请问，后面一段是什么意思呀？我求出了概率了（prob*）可是非常奇怪。。。还是没有办法判断与y之间的差别呀？就是误判还是正确判断呀？
落落_angela 发表于
恩恩非常感谢！那么请问，后面一段是什么意思呀？我求出了概率了（prob*）可是非常奇怪。。。还是没有办法 ...the second part shows you an accuracy table.
run the code.
元芳，侬怎么L00K?
最近也在学习。。
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淘豆网网友近日为您收集整理了关于Stata做logistic回归-课件(PPT演示稿)的文档，希望对您的工作和学习有所帮助。以下是文档介绍：应用Stata做logistic回归何保昌实际生活中经常会遇到因变量只有0和1的二分类变量,不能满足正态性和方差齐性,故不能直接使用线性模型来拟合方程。Logistic回归正是处理因变量是二分类或多分类变量的一种方法。现已广泛应用于队列研究,病例对照研究和试验性研究,成为分类因变量的首选多变量分析模型。分类按因变量性质,可分为二分类、无序多分类、有序多分类。按是否匹配可分为非条件和条件logistic回归。Stata软件专门有一组命令用于做不同类型的logistic回归,例如:logit、blogit、glogit、clogit、mlogit、ologit。1.Logistic回归命令:logit因变量[自变量][,选择项]在进行logistic回归时要注意资料的形式。通常,用于logistic回归的资料有三种形式:(1)分水平频数资料,一般自变量较少,且均为分类变量,常以各变量(包括因变量、自变量)各水平的组合的频数表形式出现。如例1。拟合时仍用上述命令,只是命令中增加[fw=频数变量]选择项。(2)分组频数资料,一般自变量较少,且均为分类变量,常以各自变量(不包括因变量)各水平的组合的频数表形式出现,因变量常表达为分子与分母。如例2。用下列命令:blogit阳性数变量总观察数变量[,logit命令选择项]或glogit阳性数变量总观察数变量[,level(#)or](3)个体水平资料,即一个观察对象一条记录。如例3,直接使用logit命令估计即可。拟合模型后可以用指令predict得到预测概率,然后进行模型诊断、应用等。例1本例是探讨妇女使用雌激素与患子宫内膜癌之间关系的病例-对照研究资料,见表1,请计算OR及其95%可信区间。再用logistic回归估计参数,写出回归方程,并说明回归系数与OR的关系。1播放器加载中，请稍候...
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文档介绍：
应用Stata做logistic回归何保昌实际生活中经常会遇到因变量只有0和1的二分类变量,不能满足正态性和方差齐性,故不能直接使用线性模型来拟合方程。Logistic回归正是处理因变量是二分类或多分类变量的一种方法。现已广泛应用于队列研究,病例对照研究和试验性研究,成为分类因变量的首选多变量分析模型。分类按因变量性质,可分为二分类、无序多分类、有序多分类。按是否匹配可分为非条件和条件logistic回归。Stata软件专门有一组命令用于做不同类型的logistic回归,例如:logit、blogit、glogit、clogit、mlogit、ologit。1.Logistic回归命令:logit因变量[自变量][,选择项]在进行logistic回归时要注意资料的形式。通常,用于logistic回归的资料有三种形式:(1)分水平频数资料,一般自变量较少,且均为分类变量,常以各变量(包括因变量、自变量)各水平的组合的频数表形式出现。如例1。拟合时仍用上述命令,只是命令中增加[fw=频数变量]选择项。(2)分组频数资料,一般自变量较少,且均为分类变量,常以各自变量(不包括因变量)各水平的组合的频数表形式出现,因变量常表达为分子与分母。如例2。用下列命令:blogit阳性数变量总观察数变量[,logit命令选择项]或glogit阳性数变量总观察数变量[,level(#...
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