可以手动计算伪R方来评估模型的拟合程度。

伪R方是用来衡量模型拟合程度的一种指标。它的计算方式与普通logistic回归模型的伪R方类似。一种常见的伪R方是McFadden伪R方，计算公式为：

R^2_McFadden = 1 - (logLikelihood_Model / logLikelihood_NullModel)

其中，logLikelihood_Model是拟合了随机参数logit模型后的对数似然值，logLikelihood_NullModel是一个只包含常数项的模型的对数似然值。该常数项模型通常是指全部个体都选择某个特定的选项的模型，例如，对于一个二元选择模型，该模型中全部个体都选择1的概率为n1/n，其中n1是选择1的个体数，n是总样本量。

在Stata中，我们可以通过以下步骤手动计算McFadden伪R方：

• 估计随机参数logit模型并记录其对数似然值。
• 估计常数项模型并记录其对数似然值。
• 计算McFadden伪R方，即1-（logLikelihood_Model / logLikelihood_NullModel）。
  

需要注意的是，由于随机参数logit模型比普通logistic回归模型更复杂，所以McFadden伪R方可能会偏低。因此，在评估随机参数logit模型的拟合程度时，我们应该同时考虑其他指标，如模型拟合优度、预测精度等。