有没有会stata的大神呀?怎么才能熟练运用logitmlogitolo

Answer 1

探索离散选择模型的世界，您需要深入理解核心概念，包括Logistic回归、Mlogit和Ologit模型。

从基础出发，王济川老师的《Logistic回归模型-方法与应用》是您的首选指南。该书详尽介绍了Logistic回归模型的原理与应用，助您建立坚实的理论基础。

对于Mlogit模型，它本质上是Logistic回归的扩展形式，用于处理多分类问题。想象一下，您需要分析消费者在多个选项中选择的情况，Mlogit模型能帮助您理解不同选项间的偏好关系。

同样地，Ologit模型适用于处理有序分类数据，例如消费者满意度调查中的“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”等选项。它与Mlogit模型类似，但更专注于有序数据的分析。

使用Stata进行Logit模型估计，连玉君老师的《Stata讲义》是一本实用的入门书籍。它提供了一系列实操指导，帮助您从零开始掌握Stata软件的使用。

深入研究，陈强老师的《高级计量经济学及Stata应用》能为您提供更高级的实例和技巧。这本书不仅包括了各种Logit模型的Stata应用，还能指导您解决更复杂的数据分析问题。

追求更高层次的理解，探索前类别Logit模型和随机参数Logit模型。在Stata的官方文档中，您能找到相关作者自己撰写的命令，这些命令能帮助您进行更深入的分析，处理更复杂的数据结构。

掌握离散选择模型和Stata的运用，需要时间和实践的积累。通过阅读相关书籍、使用Stata进行实际操作，并不断探索新的模型和技术，您将逐步提升您的技能，最终成为数据分析领域的专家。