我在Stata中运行Logit回归。Stata Logit回归的等价R^2
我怎样才能知道回归的解释能力(在OLS中,我看R^2)? (在OLS中,我手动继续添加自变量并寻找调整后的R^2;我的猜测是Stata应该简化了这个手动过程)吗?是否有一种有意义的方法来扩展与其他自变量的回归?
我在Stata中运行Logit回归。Stata Logit回归的等价R^2
我怎样才能知道回归的解释能力(在OLS中,我看R^2)? (在OLS中,我手动继续添加自变量并寻找调整后的R^2;我的猜测是Stata应该简化了这个手动过程)吗?是否有一种有意义的方法来扩展与其他自变量的回归?
我很担心您收到此错误模拟的基本面:
回归模型的解释力是理论上的系数演绎决定,而不是由R平方。 R^2表示线性模型预测的方差量,它可能是您模型的适当基准,或者不是。
同样,模型中存在或不存在自变量需要实质性证明。如果您想了解在模型的零件中增加或减少R平方如何变化,请参阅help nestreg
获取有关嵌套回归的帮助。
总结:你的模型和它的变量组合的解释能力不能仅仅通过处理数字来确定。你首先需要一个足够的理论来建立你的模型。
现在,如果你正在运行logit
:
logit
东西。您可能还想阅读似然比卡方检验或运行额外的lrtest
命令,如Eric所解释的。
R^2的概念在logit回归中没有意义,您应该完全忽略Stata输出中的McFadden Pseudo R2。 (G):G = D(不含变量的模型[B]) - D(D) (带变量[A]的模型)。
似然比检验(G):
H0:用于消除变量系数都等于0
哈:至少一个系数是不等于0
当LR-试验p0.05不拒绝H0,这意味着从统计学的角度来看,将附加IV纳入模型是没有好处的。
实施例的Stata语法来做到这一点是: 分对数DV IV1 IV2 估计存储甲 分对数DV IV1 估计商店B lrtest AB //即测试如果A是在乙
笔记 '嵌套',然而,在我们可以断定logit模型是否“可接受”之前,还有很多方面需要检查和测试。欲了解更多detauls,我建议访问: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/topics/logistic_regression.html
,并咨询:
应用logistic回归,大卫·W·霍斯默和斯坦利Lemeshow,ISBN-13:978-0471356325
我当然几乎像罗吉特或概率二元模型R^2的任何措施不应被视为非常重要的上述海报同意。有几种方法可以看出你的模型在预测方面有多好。例如,请查看以下命令:
lroc
estat class
而且,这里的进一步阅读的好文章: http://www.statisticalhorizons.com/r2logistic
尼斯的答案,我也建议仔细阅读答案[这个问题](HTTP:/ /stats.stackexchange.com/q/3559/1036)对CV口译相关logistic回归的伪R平方统计。 –