请问
Log likelihood  = -53.818424
这个指标有用吗，我得出的这个数值说明好还是不好呢

在Stata中使用`xtlogit`命令进行固定或随机效应的Logistic回归后，若想得到pseudo R-squared值（拟合优度），可以采用以下步骤：

1. 首先运行你的模型：
```stata
xtlogit depvar indepvars, i(groupvar) [re|fe]
```
这里的`depvar`是你的因变量，`indepvars`是你所有的自变量，而`groupvar`则是你的面板数据中的个体标识符。

2. 然后使用`estat ic`命令来显示模型的对数似然值和信息准则。这将帮助你计算pseudo R-squared。
```stata
estat ic
```
3. 但是，伪R平方通常不会直接给出。你可以根据Logit模型下的一种定义自己计算它：pseudo R2 = (LL(null) - LL(model))/LL(null)，其中LL(null)是空模型的对数似然值，而LL(model)是你的完整模型的对数似然值。

4. 使用`estat ic`显示的信息，你可以手动计算pseudo R-squared：
```stata
di "Pseudo-R2 = r(ll_0)-r(ll)/r(ll_0)"
```
但是请注意，上述命令中的'r(ll_0)'和'r(ll)'将不会工作，因为它们不直接存储。你必须在运行`xtlogit`命令后立即使用`estat ic`来查看这些值，并手动计算pseudo R2。

5. 最简便的方法是使用第三方命令如`fitstat`（需要先安装：`ssc install fitstat`），它会自动报告多种拟合优度和比较统计量，包括几种不同的pseudo R-squared定义。运行模型后直接输入：
```stata
fitstat
```

这样你就可以得到一系列的伪R平方值以及其他诊断信息。

希望这能帮到您！

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xtlogit y x1 x2 x3  i.year , fe nolog

ereturn list

display "Pseudo R2 = " 1 - e(ll) / e(ll_0)

上面的nolog一定要加（好像是用于报告某些参数的），然后系统会输出该模型的伪r方（pseudo r2）