1樓：我能不能呀
logit模型和簡單的線性模型不同，自變數的邊際效應並不是簡單等於其係數。 x_j對於y的邊際效應一般來講計算方法如下 eviews本身並沒有直接求邊際效應的程式。不過，可以通過eviews的**功能求得邊際效應。
如果簡單的樣本內**值是xb，那麼@dlogistic(-xb)乘以x的係數就是邊際效應了。 下面是乙個例項。 首先，估計我們需要的logit模型。
被解釋變數是foreign，解釋變數是price和mpg。我們一會兒來求mpg的邊際效應。
求助probit模型的邊際效應
2樓：網友
如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的計量經濟學，上面有比較詳細的講解。另外，向你推薦一本不錯巨集耐孝的書：王濟川、郭志剛，logistic迴歸模型——方法與應用，北京：
高等教育出版社，2001。瀏覽一下這三本書的相關內容，你基本上可以弄清楚概率估計模型，至於網上畝檔有沒有電子版的書我就不太清楚了。這裡，我可以先簡單的你這個問題。
首先，通常人們將「logistic迴歸」、「logistic模型」、「logistic迴歸模型」及「logit模型」的稱謂相互通用，來指同乙個模型，唯一的區別是形式有所不同：logistic迴歸是直接估計概率，而logit模型對概率做了logit轉換。不過，spss軟體好像將以分類自變數構成的模型稱為logit模型，而將既有分類自變數又有連續自變數的模型稱為logistic迴歸模型。
至於是二元還是多元，關鍵是看因變數類別的多少，多元是二元的擴充套件。
其次，當因變數是名義變數時，logit和probit沒有本質的區別，一般情況下可以換用。區別在於採用的分佈函式不同，前者假設隨機變數服從邏輯概率分佈，而後者假設隨機變數服從正態分蔽稿布。其實，這兩種分佈函式的公式很相似，函式值相差也並不大，唯一的區別在於邏輯概率分佈函式的尾巴比正態分佈粗一些。
但是，如果因變數是序次變數，迴歸時只能用有序probit模型。有序probit可以看作是probit的擴充套件。
求助，多元logit模型的結果解釋
3樓：勤耕辛亥譜成章
是標準誤，表示估計值的平均誤差。wals是乙個統計量，用檢驗自變數對因變數是否有影響的。它越大，或者說它對應的sig越小，則影響越顯著。df是自由度，在分析中不用解釋。
實踐應用中，關鍵的是解釋係數b,或者後面的exp(b),稱為or.還有sig,其它的可以不管。
什麼是「logit模型」？
4樓：傾蓋如故
logit模型（logit model，也譯作「評定模型」，「分類評定模型」，又作logistic regression，「邏輯迴歸」）是離散選擇法模型之一，logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應用最廣的模型。
是社會學、生物統計學、臨床、數量心理學、計量經濟學、市場營銷等統計實證分析的常用方法。logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應用最廣的模型。logit模型是luce（1959）根據iia特性首次匯出的；marschark（1960）證明了logit模型與最大效用理論的一致性。
logit模型的應用廣泛性的原因主要是因為其概率表示式的顯性特點，模型的求解速度快，應用方便。
多項logit模型怎麼用spss來做
5樓：網友
多分類無序logit迴歸。
1.開啟資料，依次點選：分析--迴歸--多分類。
2.將因變數和自變數放入格仔的列表裡，上面的是因變數，下面的是自變數（單變數拉入乙個，多因素拉入多個）。
3.設定因變數參考水平。
4.等級資料，連續資料不需要設定虛擬變數。多分類變數需要設定虛擬變數。
虛擬變數abcd四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。
5.選項裡面至少選擇95%ci。
點選ok。統計專業研究生工作室原創，請勿複雜貼上。
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