2015-07-28 1 views
0

Я ищу способ построения прогнозируемых вероятностей двоичного результата после оценки модели логита для сгруппированных данных с использованием команды blogit в Stata. Сюжет должен показывать прогнозируемую вероятность на оси y и непрерывную переменную (дни) по оси x.Участок для прогнозируемых вероятностей после команды blogit

Я пробовал команду xi3 и postgr3 из UC LA, но они, похоже, не работают с командой blogit.

Справка действительно оценена! Пожалуйста, дайте мне знать, если вам нужна дополнительная информация.

Спасибо!

+0

'помощь blogit 'ссылки на' help glogit_postestimation', который сам ссылается на «поля» и «marginsplot». См. Также [this] (http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/margins_graph12.htm) и [это] (http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae /predictive_margins.htm). –

+0

Я попробовал команду полей, но я удивлен, увидев количество наблюдений, которые затем используются для вычисления полей. Поскольку я использую сгруппированные данные, похоже, проблема. Количество наблюдений, используемых в команде полей, намного ниже фактического числа наблюдений. – Tom

ответ

1

Если я вас правильно понимаю, один простое решение было бы сделать Контрафактно набор данных, в котором pop_var является 1, а затем просто использовать команду predict, чтобы получить вероятности, как следующее:

webuse xmpl2 
blogit deaths pop agecat exposed 
replace pop = 1 
predict probability 

Затем вы можете нарисовать график, используя различные команды twoway, однако вы хотите. Хотя мой пример не имеет сплошную ось х, это может быть что-то вроде:

twoway scatter probability agecat, by(exposed) 
1

Вы также можете соответствовать этому типу модели в рамках GLM, как это:

webuse xmpl2, clear 
list, clean noobs 
blogit deaths pop agecat exposed 
glm deaths agecat exposed, link(logit) family(binomial pop) nolog 
replace pop = 1 
margins, at(agecat = (0 1)) 
marginsplot 
+0

Зачем вы заменяете население var = 1? Разве я не потерял бы много информации о том, как часто происходил определенный случай? – Tom

+0

Вам, конечно, не нужно это делать. Если вы этого не сделаете, предсказанная смертность будет функцией населения (6 или 21 смерть в ожидании), а не вероятности. Приведение населения к 1 превращает его в вероятность. –

Смежные вопросы