作者myjstyle (陈思毛)
看板Statistics
标题[问题] 关於stata,multinomial logit,找PredictP
时间Fri Mar 14 14:12:42 2014
又来请教板上的大家了QQ
想问当我利用stata进行mlogit後
想要得到Predict Probability的问题
第一个是outcome A的整理
. tab A
A | Freq. Percent Cum.
------------+-----------------------------------
1 | 501 62.78 62.78
2 | 245 30.70 93.48
3 | 52 6.52 100.00
------------+-----------------------------------
Total | 798 100.00
而当我跑完molgit之後
依照stata手册上所说想得到估计的机率
. predict P1 P2 P3
(option pr assumed; predicted probabilities)
. summarize P1 P2 P3
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
P1 | 798 .6278195 .0961358 .2042496 .8797781
P2 | 798 .3070176 .1041065 .0910776 .7751256
P3 | 798 .0651629 .017927 .0193713 .1271836
得到的各个比例却跟实际样本的比例(tab中)一样
62.78 vs 0.6278195
30.70 vs 0.3070176
6.52 vs 0.0651629
想问说这个predict是代表说把样本再放到跑完mlogit之後的估计式中得到的吗?
而当我计算margin effects时也会得到一个predict possibility感觉比较像要求的
. mfx, predict (outcome(1))
Marginal effects after mlogit
y = Pr(A==1) (predict, outcome(1))
= .63693578
------------------------------------------------------------------------------
variable | dy/dx Std. Err. z P>|z| [ 95% C.I. ] X
---------+--------------------------------------------------------------------
CE | .005055 .00159 3.18 0.001 .001939 .008171 49.4875
CG | .0121339 .00584 2.08 0.038 .000685 .023583 12.896
CJ | .0004675 .00027 1.73 0.083 -.000062 .000997 95.5702
------------------------------------------------------------------------------
表里面的 y = Pr(A==1) (predict, outcome(1)) 感觉比较像我得到的
= .63693578
不知道用margin effect所做的是否正确
然後如果想得到估计的机率要怎麽求得呢
想确定一下两种方式估计出来的机率是代表甚麽意思
再次感谢大家QQ
--
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◆ From: 140.112.86.49
※ 编辑: myjstyle 来自: 140.112.86.49 (03/14 14:13)
1F：推 Yukirin:第一个不是基本要求吗..... 03/14 14:31
2F：→ myjstyle:想问就是predict P1 P2 P3的指令的部分和mfx, predict 03/14 14:33
3F：→ myjstyle:第一个表格是想说可以让大家对照 03/14 14:33
4F：→ myjstyle:因为用predict P1 P2 P3跑出来的结我跟实际样本比例一样 03/14 14:34
5F：→ myjstyle:觉得好像怪怪的 03/14 14:34
※ 编辑: myjstyle 来自: 140.112.86.49 (03/14 14:34)
6F：推 Yukirin:为什麽怪怪的？ 03/14 14:38
7F：→ myjstyle:觉得估计出来的东西跟实际的比例完全一样 03/14 14:39
8F：→ myjstyle:感觉有哪里出错 03/14 14:39
9F：→ myjstyle:或是他算的东西是计算别的 03/14 14:39
10F：→ myjstyle:就是我想利用mlogit得到不同样本得到某种类别(outcome) 03/14 14:40
11F：→ myjstyle:估计的机率 03/14 14:41
12F：→ myjstyle:想说如果预测的机率跟实际的机率一样 03/14 14:41
13F：→ myjstyle:那这样的话不是就直接算那个类别的比例就好了? 03/14 14:42
14F：推 Yukirin:predict指令就是作这件事情啊。 难道跑一个回归模型的时候 03/14 14:42
15F：→ Yukirin:你会期待mean(hat(y))跟mean(y)不一样吗？ 03/14 14:42
16F：→ Yukirin:跑回归就是要用到X的资讯，直接算类别比例只有Y的。 03/14 14:43
17F：→ Yukirin:预测出来的比例要跟实际比例相同是基本要求，但不保证在模 03/14 14:44
18F：→ Yukirin:模型下分到A的样本跟在实际资料中分到A的样本一模一样。 03/14 14:44
19F：→ myjstyle:这部分懂了>< 感谢YukirinQQ 03/14 14:49
20F：→ myjstyle:想问mfx, predicte (outcome(1)) 03/14 14:49
21F：推 Yukirin:mfx主要的用处是你可以试算说给定x1=??? x2=???时候的机率 03/14 14:50
22F：→ myjstyle:算出来的机率的话代表的是甚麽,换这边不太懂了 03/14 14:51
23F：→ Yukirin:所以我猜你在没有指定那些值的情况下，他给了你一个 03/14 14:51
24F：→ Yukirin:given x1=mean(x1) x2=mean(x2)下outcome==1的机率 03/14 14:51
25F：→ myjstyle:喔喔我想一下!!! 感谢你>< 03/14 14:51
26F：→ myjstyle:好像了解了!!所以如果我想了解其中一个样本的机率 03/14 14:52
27F：→ myjstyle:就是把变数带进去得到的就是了 03/14 14:53
28F：推 Yukirin:不用，其中一个样本的机率你已经用predict得到了 03/14 14:54
29F：→ myjstyle:了解了!!!非常感谢Yukirin QQ 谢谢你><!!! 03/14 15:00