stata - Stata 中 Logit 回归的等效 R^2

Question

我在 Stata 中运行 Logit 回归。

我怎么知道回归的解释力(在 OLS 中，我看 R^2)？

使用其他自变量扩展回归是否有有意义的方法(在 OLS 中，我手动继续添加自变量并寻找调整后的 R^2；我猜 Stata 应该简化了这个手动过程)？

Answer 1

我担心您在这里弄错了建模的基础知识:

回归模型的解释力在理论上取决于您对系数的解释，而不是 R 平方。 R^2 表示您的线性模型预测的方差量，这可能是您的模型的合适基准，也可能不是。

同样，模型中是否存在自变量需要实质性的论证。如果您想查看在添加或减去模型部分时 R 平方如何变化，请参阅 help nestreg有关嵌套回归的帮助。

总而言之:模型的解释力及其变量组成不能仅通过计算数字来确定。您首先需要一个足够的理论来构建您的模型。

现在，如果您正在运行 logit :

阅读 Long 和 Freese(第 3 章)以了解对数似然如何在您的模型中收敛(或不收敛)。

不要期望找到像 logit 的 R 平方一样简单的东西。 .

使用 logit diagnostics在您的模型上，就像您在运行 OLS 后应该使用的那样。

您可能还想阅读似然比卡方检验或运行其他 lrtest由 Eric 解释的命令。