Stata中Logit回归的等价R^2

Question

我正在Stata中运行Logit回归。

1. 我怎么知道回归的解释力（在OLS中，我看着R^2）？

2. 是否有一种有意义的方法来扩展回归与其他自变量（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）？

Answer 1

我担心你在这里弄错了建模的基本原理:

1. 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表示线性模型预测的方差量，这可能是模型的适当基准，也可能不是。

2. 同样，您的模型中是否存在自变量需要实质性的理由。如果你想看看r平方在加或减时是如何变化的 零件 你的模型，见 help nestreg 有关嵌套回归的帮助。

总结一下:你的模型的解释能力和它的可变组成不能仅仅通过计算数字来确定。你首先需要一个足够的理论来建立你的模型。

现在，如果你在跑步 logit:

• 阅读Long和Freese（Ch。3）了解对数似然在您的模型中如何收敛（或不收敛）。
• 不要指望找到像R平方一样简单的东西 logit.
• 使用方法 logit诊断 在你的模型上，就像你应该在运行OLS之后一样。

您可能还想阅读似然比卡方检验或运行附加 lrtest 埃里克解释的命令。

Answer 2

R ^ 2的概念在Logit回归中毫无意义，您应该完全忽略STATA输出中的McFadden伪R2。 LemeShow建议评估独立变量的重要性，我们将D与等式中的独立变量的值与似然比测试（G）：G= D（没有变量的型号[B]） - D（模型与变量[a]）。

似然比测试（g）：

H0：消除变量的系数均等于0

ha：至少一个系数不等于0

当LR-test p> .05不拒绝H0，这意味着在统计上讲，没有有利的是将额外的IV包括到模型中。

示例stata语法执行此操作是： Logit DV IV1 IV2 估计店A. Logit DV IV1. 估计商店B. lrtest a b // i.e.测试如果在b 中是'嵌套' 但是，注意，在我们可以在结束Logit模型是“可接受”之前，必须检查和测试许多方面。对于更多的驱动，我建议参观： http：//www.ats.ucla.edu/stat/stata/topics /logistic_regression.html

并咨询：

应用逻辑回归，David W. hosmer和Stanley Lemeshow，ISBN-13：978-0471356325

Answer 3

我当然同意上述海报，几乎任何用于Logit或Probit的二进制模型的R ^ 2的尺寸不应被认为是非常重要的。有方法可以看到您的模型在预测时有多好。例如，签出以下命令：

lroc 
estat class

.

还有，这是一个很好的文章，用于进一步阅读： http://www.statisticalhorizons.com/r2logistic