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2024年4月15日发(作者：firstrow站外无插件直播)
stata二元logit回归系数解读
二元logit回归是一种用于预测二元分类变量的统计学方法。在
Stata中，可以使用logit命令来执行二元logit回归。在这个模型中，
所有的自变量必须是二元的或者是定量的。
二元logit回归系数是指在二元logit模型中的每一个自变量与
因变量之间的关系的度量。这些系数的符号表明了一个特定的自变量
与因变量之间的正向或负向关系。系数的大小反映了这种关系的强度。
在Stata中运行二元logit回归后，我们可以通过输出结果来获
得系数。下面是一些重要的统计学术语和概念，以及如何通过系数来
解读他们。
1. Odds Ratio:
优势比是指一个二元分类变量中，分类为“成功”的概率，与分
类为“失败”的概率之比。在二元logit回归中，系数的指数函数可
以解释为优势比。例如，如果一个变量的系数为2.3，那么当该变量增
加1个单位时，成功的优势比将增加为2.3倍。
2.系数显著性：
系数显著性是指回归的系数是否显著不为零。如果一个系数显著
不为零，则我们可以得出结论，在其他因素保持不变的情况下，这个
自变量的水平与因变量发生了显著的关系。我们可以通过查看输出结
果来确定每个系数是否显著不为零。
3.对数似然（log-likelihood）：
对数似然是一个统计学量，用于评估一个给定模型的拟合程度。
在二元logit回归中，我们可以查看输出结果的“Log likelihood”
一栏来确定模型的拟合程度。对数似然值越大，表示模型的拟合程度
越好。
4. Pseudo R-square:
在二元logit回归中，我们不能像其他回归模型一样使用R-
squared（R平方）来度量模型拟合程度。相反，我们使用伪R方
（Pseudo R-square）来代替它。伪R方是用于衡量一个给定模型与一
个经过讨论保留的基准模型之间的差异的统计学量。输出结果的
“Pseudo R-squared”一栏可以显示伪R方的值。
总之，Stata中的二元logit回归系数提供了一个有用的方法，用
于评估分类因变量与多个自变量之间的关系。通过理解和解读系数，
我们可以确定模型的拟合程度、哪些因素显著影响分类，以及这些因
素对分类的影响程度。
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