(完整版)Stata做logistic回归
stata logistics回归结果解读
在Stata中，logistics回归是一种用于解决二元变量问题的回归方法，例如预测某个人是否会购买某种产品，或者预测某个人是否会患有某种疾病等。
以下是logistics回归结果的一些主要指标及其解读：
1. 系数：系数表示自变量对因变量的影响程度，正系数表示正向影响，负系数表示负向影响。
2. 标准误差：标准误差是对系数的一种度量，表示系数的不确定性。
标准误差越小，表示系数越精确。
3. Z统计量：Z统计量是系数的一种标准化度量，它可以用来比较不同模型中系数的显著性。
4. P值：P值表示在零假设下，观察到当前数据的概率。
通常，如果P值小于显著性水平（例如0.05），则拒绝零假设，认为自变量对因变量有显著影响。
另外，Stata中logistics回归的结果还包括一些其他有用的信息，例如整个模型的F检验-方差检验结果、相关系数R的平方（R-squared）以及调整后的拟合优度（Adj R-squared）等。
其中，F检验-方差检验结果用于表明拟合方程是否有意义。
R-squared表示模型的拟合优度，值越大说明模型预测越准确。
Adj R-squared表示调整后的拟合优度，因为R2会随着变量的变化而变
化，但拟合优度不会随其改变，所以需要进行调整来正确衡量模型的拟合优度。
总之，解读Stata logistics回归结果需要仔细分析各个指标及其意义，以便正确评估模型的拟合效果和预测能力。
stata二元logistic回归结果解读
stata二元logistic回归结果解读在Stata中进行二元Logistic回归分析后，你将得到一系列的输出结果。
以下是如何解读这些结果的简要指南:1.模型拟合信息:●Pseudo R-squared :伪R方值，表示模型对数据的拟台程度。
其值介于0和1之间，越接近1表示模型拟合越好。
●Lkliloo ratio test :似然比检验，用于检验模型的整体拟台优度。
2.系数估计值:●B:回归系数，表示自变显每变化-一个单位时，因变显的预测值的变化。
●odds Ratio :优势比。
表示自变量变化-个单位时。
事件发生与不发生的比率的倍数。
计算公式为exp(B) 。
3.显菩性检验:●Pr(>2D:P值，用于检验回归系数的显著性。
通常，如果P值小于预设的显著性水平(如0.05) ，则认为该变量在统计上是显著的。
4. 95%置信区间:●Lower 和Upper:分别为回归系数的95%置信区间的下限和上限。
如果这个区间不包含0，那么我们可以认为该变量对事件的发生有影响。
5.变量信息:●x:自变量名称。
●e(b): Stata自动计算并给出的回归系数估计值。
●(exp(b) :优势比的计算值。
● 伊用:参考类别。
对于分类变量，Stata默认使用第一个类别作为参考类别。
6.模型假设检验:●Heteroskedasticiy:异方差性检验，用于检验误差项的方差是否恒定。
如果存在异方差性，可能需要考虑其他的回归模型或者对模型进行修正。
●Linearity:线性关系检验，用于检验自变量和因变量之间是否为线性关系。
如果不是线性关系，可能需要考虑其他形式的模型或者使用其他转换方法。
7.模型诊断信息:● AlIC, BIC:用于评估模型复杂度和拟合优度的统计星。
较低的值表示更好的拟合。
●Hosmer-Lemeshow test: 霍斯默勒梅肖检验，用于检验模型是否符合Logistic回归的前提假设(比如比例优势假设)。
stata中logit回归结果解读
stata中logit回归结果解读在Stata中进行logit回归分析是一种常用的统计方法，它可以用来研究因变量为二元变量（例如成功或失败、生还或死亡）与自变量之间的关系。
通过logit回归分析可以了解自变量对因变量的影响以及它们之间的相关性。
本文将解读和解释Stata中logit回归结果。
首先，我们需要关注的是回归方程中的系数（Coefficient）和截距（Intercept），它们提供了每个自变量的影响以及截距对因变量的基线影响。
系数可以通过指数化来解读。
例如，如果一个自变量的系数为0.5，那么它与因变量之间的关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率增加50%”。
同样地，如果系数为-0.5，那么关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率减少50%”。
截距代表在其他自变量不变的情况下，因变量的基线概率。
其次，我们需要关注的是p-值（P>|z|），它提供了系数的统计显著性。
通常，如果p-值小于0.05（通常也可以选择0.01），则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有统计显著的影响。
如果p-值大于0.05，则我们无法得出该自变量对因变量有显著影响的结论。
除了系数和p-值之外，还需要关注估计的标准误差（Std. Err.）和置信区间（Conf. Interval）。
标准误差反映了估计系数的精确度，它用于计算置信区间。
置信区间告诉我们，我们对于真实参数的估计有多大的信心。
通常，如果一个置信区间不包含0，则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有显著影响。
在回归结果中还可以查看伪R方（Pseudo R-squared）的值，它衡量模型的拟合优度。
不同的伪R方有不同的计算方式，例如Cox and Snell伪R方和Nagelkerke伪R方。
值越接近1，模型的拟合优度越好。
此外，还可以查看回归模型的拟合优度检验（Goodness of Fit Test），例如卡方检验（Chi-squared test）。
stata有序logit回归
Stata有序逻辑的实现与结果释义
有序逻辑针对的情况是自变量Y有两种意思的情况，并且分类的变量顺序是有意义的。
例如自变量的分类有：优秀、良好、一般
如何在stata里面实现有序logit回归
Stata中实现有序逻辑的回归命令为：
oligit 因变量Y 自变量X 控制变量1 控制变量2 .......控制变量X
标准误可以通过以下方式进行调整：
1.选择异方差稳健标准误
2.选择聚类稳健标准误
如果是面板数据的话，我们可以通过LSDV法加如个体虚拟变量的方式去控制个体效应，或者可以加入时间虚拟的变量的方式去控制时间效应。
回归结果的意义：
Number of observation 回归的样本量
Prob>chi2= ？一般小于0.05就还算可以
Coef 回归的贝塔系数
Std err 标准误
z值和p值得区别在于假设的不同。
stata logit回归系数or-概述说明以及解释
stata logit回归系数or-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在引导读者了解本篇文章的主要内容和目标。
在本部分，我们将简要介绍logit回归和Stata软件，并强调logit回归系数的重要性和解释。
此外，我们还将讨论logit回归系数的局限性，并提出未来研究的建议。
logit回归是一种广泛应用于社会科学和统计分析领域的回归分析方法。
它适用于具有二元因变量（如成功/失败、发生/未发生）的场景，旨在探索自变量与二元因变量之间的关系。
通过logit回归，我们可以估计自变量对于因变量的影响程度，并从中获得有关变量之间关系的重要信息。
Stata软件是一款功能强大、广泛使用的统计分析软件。
它提供了一系列的经济、社会和卫生领域统计分析方法的工具，其中包括logit回归。
Stata软件的优势在于其简单易用的界面和强大的功能，使得进行logit回归分析变得更加简单和高效。
本文的重点是logit回归系数的解释。
回归系数是logit回归模型中的关键输出，它们表示了自变量对因变量的影响方向和强度。
在本文的后续部分，我们将详细讨论如何解释logit回归系数，包括怎样判断系数的显著性、如何解释正负系数、以及如何比较系数的大小。
然而，虽然logit回归系数具有重要的信息价值，但它们也存在一些局限性。
在本文中，我们将探讨这些局限性，如共线性问题、模型拟合度以及不平衡数据集等，以便读者在使用logit回归系数时能够更全面地评估结果的可靠性和有效性。
最后，本文还将提出一些建议，以引导未来对logit回归系数的进一步研究。
鉴于这个话题的重要性和广泛应用，我们认为有必要深入研究更复杂的回归模型和扩展应用。
这些研究有助于提高logit回归系数的解释能力，进一步拓宽其在实际应用中的适用范围。
通过本文的阅读，读者将能够获得关于logit回归系数的全面理解，并为进一步研究和应用提供有益的指导。
接下来，我们将详细介绍logit 回归的概念和方法。
stata中的logit命令
Stata中的logit命令1. 介绍在统计学和经济学中，logit模型是一种用于二分类问题的回归模型。
它是一种广义线性模型（GLM），常用于分析二元变量的概率与自变量之间的关系。
Stata是一种流行的统计软件，提供了logit命令来进行logit回归分析。
本文将详细介绍Stata中的logit命令，包括命令语法、参数解释、结果解读以及常见问题和注意事项等内容。
2. 命令语法在Stata中，使用logit命令进行logit回归分析的基本语法如下：logit dependent_variable independent_variables [if] [in] [weight], options其中，dependent_variable表示因变量（二元变量），independent_variables表示自变量（可以是连续变量或者分类变量）。
if、in和weight为可选参数，用于指定数据子集、样本权重等。
options为可选参数，用于控制回归模型的具体设定。
常见的options包括：•robust：使用鲁棒标准误估计回归系数；•cluster(varname)：进行聚类标准误估计；•vce(robust)：同时使用鲁棒标准误和聚类标准误；•nolog：不输出回归结果。
3. 参数解释logit命令的结果输出包括两部分：回归系数和模型拟合信息。
下面分别介绍这两部分的内容及其解释。
3.1 回归系数logit命令输出的回归系数表示自变量对于因变量的影响程度。
具体解释如下：•Coef.：自变量的系数估计值；•Std. Err.：系数估计值的标准误；•z：系数估计值与标准误之比，用于进行假设检验（z检验）；•P>|z|：假设检验的双侧p值，用于判断自变量是否显著影响因变量。
通常情况下，我们关注P值是否小于0.05，以确定自变量是否对因变量有显著影响。
3.2 模型拟合信息logit命令还输出了一些模型拟合信息，用于评估模型的拟合程度和预测能力。
stata logit回归模型结果解读
stata logit回归模型结果解读
Logistic回归（Logit回归）是一种用于预测二元结果变量的统计模型。
它可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。
以下是
对Logit回归模型结果的解读。
首先，我们需要关注回归系数（coefficients）。
回归系数告诉我们当一
个自变量增加1个单位时，对因变量的影响。
回归系数的符号表示影响的方向，正值表示正向影响，负值表示负向影响。
系数的大小表示影响的强度，
绝对值越大意味着影响越强。
其次，我们关注回归系数的显著性。
显著性表示回归系数与因变量之间
的关系是否具有统计学意义。
如果回归系数的p值小于设定的显著性水平
（通常为0.05），我们可以认为这个自变量对因变量有显著影响。
此外，我们还可以通过回归系数的指数函数（指数翻译）来解释结果。
通过对回归系数应用指数函数，我们可以得到一个因变量增加1个单位时的
相对概率变化。
例如，一个自变量的回归系数为0.5，那么每增加1个单位，因变量的概率增加的相对比例为exp(0.5)。
最后，我们可以使用伪R^2来衡量模型的拟合优度。
伪R^2度量了模型
解释数据方差的程度，其值范围通常为0到1，越接近1表示模型的拟合优
度越好。
在进行Logit回归模型结果解读时，我们需要综合考虑以上几个方面的
内容。
通过解读回归系数及其显著性，应用指数翻译，并考虑伪R^2值，我
们可以对模型进行全面的理解和解释。
这样的解读将有助于我们理解自变量
对因变量的影响，并做出准确的预测。
stata中的logit命令
stata中的logit命令
在Stata中，logit命令用于执行逻辑回归（logistic regression）分析。
逻辑回归是一种用于预测二元结果（即因变量只有两个值，通常表示为0和1）的回归模型。
logit命令的基本语法如下：
stata
logit depvar indepvars [if] [in] [weight], [options]
其中：
depvar 是指要预测的二元结果变量，即因变量。
indepvars 是指自变量列表，可以包括多个自变量。
[if] [in] [weight] 是可选的子句，用于指定样本、权数等选项。
[options] 是可选的参数，用于指定其他模型选项。
下面是一些常见的 logit 命令选项：
robust：使用稳健标准误来估计模型的不确定性。
cluster(group)：对模型进行聚类分析，以控制组内相关性。
l(beta)：输出模型参数的线性预测值。
estat gof：计算模型的整体拟合度指标。
estat classification：计算模型的分类准确率。
下面是一个示例，演示如何使用 logit 命令进行逻辑回归分析：
stata
logit depvar indepvars, robust
这将执行逻辑回归分析，并使用稳健标准误来估计模型的不确定性。
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首先，使用ht、est、drug 三个变量作条件 logistic 回归。 . clogit y ht est drug, group(match)
结果显示，患高血压(ht)及使用其他药物 (drug)与子宫内膜癌无关，而使用过雌激素 者患子宫内膜癌的可能性比未使用过雌激素者 大。因此，可以进一步考虑剂量-反应关系。变 量剂量(dose)可以按两种方法处理，先按线 性形式进入模型，再以哑变量形式进入模型， 并比较两者的结果。
多类结果的logistic回归
在医学研究中，常常会遇到结果变 量是多分类的情况，如同一种肿 瘤的不同亚型；病例-对照研究 中的一个对照组，两个或多个病 例组；或一个病例组，两个或多 个对照组，如医院对照和健康人 群对照等。
用于多类结果的logistic 回归的命 令是mlogit。
mlogit [因变量 [自变量]] [, base (#) constraints(clist) level(#) rrr ]
命令： logit 因变量 [自变量] [,选择项]
在进行logistic 回归时要注意资料的形式。通常， 用于logistic 回归的资料有三种形式： (1) 分水平频数资料，一般自变量较少，且均为分 类变量，常以各变量(包括因变量、自变量)各水平 的组合的频数表形式出现。如例1。拟合时仍用上述 命令，只是命令中增加[fw=频数变量]选择项。
各变量定义如下：
1: match 配比组
2: y y=1：病例， y=0：对照
3: ht ht=0：无高血压， ht=1：有高血压
4: est est=0 未使用过雌激素， est=1：使用 过雌激素
5: dose 剂量：dose=0：未使用过， dose=1：0.1-0.299(mg/day)
6: drug drug=0：未使用其他药物， drug=1：使用了其他药物
clogit y ht dose drug, group(match）
结果显示，随着剂量的上升，服用 雌激素与患内膜癌间的联系也明显 上升，呈现出明显的剂量－反应关 系。这种关系是否为线性的？ dose 用哑变量形式是否更好？
xi : clogit y ht i.dose drug, group(match)
pr(#)是剔除变量的P 值，pe(#)是选 入变量的P 值，如果只选pr(#)，则表示 用后退法，如果同时选用pr(#)和pe(#) 表示逐步法。应用时，为防止计算进入死 循环，pr(#)须略大于pe(#)。例如， pe(0.05)，pr(0.051)。
1. 用逐步后退法，剔选6)，结果如 下：
也可以用logit命令
可以利用例3做逐步回归
Stata 用于逐步回归分析的命令是在要执行的命 令前增加sw 。
sw 回归命令 [因变量[自变量]], 筛选变量 的P 值 [选择项]
其中，筛选变量的P 值有3 种组合 pr(#) /* 后退法 pe(#) /* 向前法 pr(#) pe(#) /* 逐步后退法 pr(#) pe(#) forward /* 逐步向前法
应用Stata做logistic回归 何保昌
实际生活中经常会遇到因变量只有0和1的二分类变量， 不能满足正态性和方差齐性，故不能直接使用线性模型 来拟合方程。
Logistic回归正是处理因变量是二分类或多分类变量的 一种方法。现已广泛应用于队列研究，病例对照研究和 试验性研究，成为分类因变量的首选多变量分析模型。
分类
按因变量性质，可分为二分类、无序 多分类、有序多分类。
按是否匹配可分为非条件和条件 logistic回归。
Stata软件专门有一组命令用于做不同 类型的logistic回归，例如：logit、 blogit、glogit、clogit、mlogit、 ologit。
1.Logistic 回归
例5 产后大出血分为两大类：即宫缩乏力性 (称为子宫因素)及胎盘因素。在产后大出血 与有无妊高症x1及有无人流史x2的关系研 究中，将产后出血量<400ml的产妇作为 对照，出血量>400ml的作为病例，并分 为上述两类，共调查了933人，其中子宫因 素出血的155人，胎盘因素出血的33人， 对照745人。结果见表5。
sw logit y x1 x2 x3, pe(0.05) pr(0.06)
2. 用逐步前进法，剔选变量的概率不 变,结果如下：
sw logit y x1 x2 x3, pr(0.06) pe(0.05) forward
条件logistic 回归
非条件logistic 回归适用于平行组设计的病例-对 照研究，队列研究，而不适用于配比设计的病例 -对照研究。对于配比的病例-对照研究资料需要 用条件logistic 回归。其命令为：
clogit 因变量 [自变量] , group(配比变量) [ level(#) or ]
其中group()是必选项，它是用来区分各配比 组的。level(#)及or 的意义同logit。
例4 在子宫内膜癌与使用雌激素关系的研究 中，运用了1:4 的病例-对照研究，配比因 素为年龄，共调查了20 对，100 例。
(3) 个体水平资料，即一个观察对象一条记录。 如例3，直接使用logit 命令估计即可。
拟合模型后可以用指令predict 得到预测概率， 然后进行模型诊断、应用等。
例1 本例是探讨妇女使用雌激素与患 子宫内膜癌之间关系的病例-对照研 究资料，见表1
，请计算OR 及其95％可信区间。再 用logistic 回归估计参数，写出回 归方程，并说明回归系数与OR 的关 系。
(2) 分组频数资料，一般自变量较少，且均为 分类变量，常以各自变量(不包括因变量)各 水平的组合的频数表形式出现，因变量常表 达为分子与分母。如例2。用下列命令：
blogit 阳性数变量 总观察数变量 [，logit 命 令选择项]
或 glogit 阳性数变量 总观察数变量 [， level(#) or]