我给你做个解释吧。。正好这部分我比较熟悉。
logit里面，所谓的系数，是自变量x1对ln(pi/p0)的影响，注：假设这里的p0为基准项。
所谓的odds ration，就是自变量x1对(pi/p0)的影响。换句话说，就是exp(系数)。
odds ration和系数在本质上没有区别，就是odds ration一定是正的。

然后边际效用，margins，dydx(*) predict(pu0)，
用*，代表对所有自变量都求其边际效用，你不需要对所有的都求，那就把*改成你需要求的变量名。
predict(pu0)，我一般不这么用。我一般都用predict(outcome(i))注：i＝0，1，2，。。。就是你实际做的时候的y值

这里的y和x，在做分析的时候必须换成你实际的数据变量。。
如有不懂，欢迎再次提问。

自己给自己顶一下，求高手！

这个outcome(1)代表的是对y=1这一组结果的边际效应吗？