请问做包含固定效应的逻辑回归模型（Fixed Effect Logit Model）时，为什么不可以用极大似然估计（Maximum Likelihood）来求解呢？是否是因为你的资料例数太少？关于Panel binary data的问题，是否就是医学领域里的二分类反应变量的多水平模型问题，如果是的话，我曾经用MLwin尝试过，操作还是比较简单的。

对于这个问题，当然是用ML法了，但是求得的值是否保持consisytent的性质很重要。理论上不给与证明的话是行不通的，否则用最小二乘法也能求出解，建议楼主在参考那本教科书的同时能阅读后面的参考文献。我对于这个问题也研究中。

特别建议，wooldridge 从90年代到现在一连窜的论文

[此贴子已经被作者于2008-4-9 13:02:25编辑过]

楼上正解！直接用极大似然的话，不能保持估计量一致性。所以提出了条件极大似然的方法来解决。

还有感谢楼上的建议!我以前一直都是用的S-plus,最近在学习STATA,发现有一个xtlogit的命令好像可以直接求得条件极大似然估计，不用再去编程拉。