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2015-11-8 10:26:54
学习了!
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2015-11-8 10:36:50
我很需要,谢谢楼主先。
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2015-12-7 13:18:55
蓝色版主您好,看来您在https://bbs.pinggu.org/thread-2419318-1-1.html这个帖子里面关于求边际效应mfx和margins的命令,受到很大启发,但还是有些地方不明白,想向您请教一下,期望得到您的回复:
第一:probit模型的估计系数的含义什么?系数的符号是影响的方向,系数的大小不像一般线性模型的回归系数表示边际效应,那估计得到的系数有其他含义吗?
第二:probit模型的边际效应该如何解读?例如采用margins, dydx(rep78)得到rep78的边际效应为0.76,可以解释为rep78增加1个单位,y=1的概率就提高0.76个单位吗?rep78的边际效应与其他变量的边际效应有关联吗?
第三:ivprobit模型中,工具变量有效性的检验如何进行?
不好意思,问题有点多,我也尝试参考一些资料,但是都不是太懂,故向您求教。谢谢!
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2015-12-27 21:08:41
谢谢版主 面板数据随机效应模型怎么破!
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2016-1-5 16:51:06
真的是讲的最详细,最明白的帖子,蓝色版主,真的很佩服你
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2016-5-9 10:34:08
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
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2016-6-18 10:30:55
[em17]
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2016-7-15 16:55:13
学习了!!!
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2016-7-16 15:04:26
不错,学习了
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2016-7-19 16:48:52
楼主,三年之后看到你的帖子,发现很详细,受教了!
有个小问题,就是我的model是Y=a*x+b*x*x+standard error,
在使用margins时候,发现无论x取值是多少,都会显示"Delta standard error (not estimable)"
请问一下原因是什么呀?
谢谢!

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2016-7-22 11:44:05
受教了!
谢谢。
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2016-8-5 13:59:25
logit回归之后mfx
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2016-9-14 14:28:59
谢谢  很具体!!!!
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2016-10-12 09:16:07
受益!支持!谢谢!
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2016-11-3 11:07:37
完全没解决我要问的问题。
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2016-11-22 15:54:08
thx, learn something~~
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2016-12-20 15:06:54
Thx! Mark
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2016-12-29 20:57:16
predict(pr)是对概率的平均边际影响  
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2017-3-4 13:19:05
马克!非常有用,感谢。
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2017-3-4 22:58:41
请问楼主使用固定效应模型求解时出现了这样的问题怎么解决?
xtreg y x1 x2 c.x1#c.x2, fe
margins, dydx(x1)
default prediction is a function of possibly stochastic quantities other than e(b)
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2017-3-7 22:40:24
[em29]
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2017-7-11 20:18:16
您好,请问多元有序logit模型应该怎么做边际分析啊
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2017-9-22 14:41:20
紧急求助*例子6;xtlogit  模型*面板数据的其他命令,也是类似,一定要去查manual里面的介绍
webuse union,clear
xtlogit union age grade i.not_smsa south##c.year

margins,dydx(*)  predict(pu0)

假如跟tab rep78                         /*rep78有5种值*/
mlogit rep78 mpg displ, base(5)      /*第五个为参照组,具体模型看计量经济学*/

*mlogit回归结果有多个方程,因此,需要计算不同方程的边际影响
*计算rep78分别等于1,2,3时的边际影响
margins, dydx(*) predict(outcome(1))
margins, dydx(*) predict(outcome(2))
margins, dydx(*) predict(outcome(3))
这样类似的时候 PU0该如何替换呢?

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2017-10-2 19:03:08
谢谢楼主的解释
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2017-12-5 13:59:38
留个记号,有用
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2017-12-13 17:27:19
蓝色版主,我想问一下,tobit估计后求边际影响,为什么有些变量的符号是相反的呢?
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2018-1-15 21:08:21
求问,margins命令下不下来怎么弄,急求
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2018-1-30 14:48:28
谢谢版主,学习了!
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2018-4-12 16:45:03
谢谢蓝色版主!!!十分感谢,这是目前我找到的最浅显易懂的了。
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2018-4-18 22:31:43
谢谢老师分享
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