在解读`ivprobit`（工具变量概率模型）的结果时，我们主要关注的是最终的系数估计、标准误、z值和p值。但首先，让我们理解一下迭代过程中的log likelihood和log pseudolikelihood。
1. **迭代过程：**这些迭代显示了算法如何逐渐找到使似然函数最大化的参数估计值。"Iteration 0"通常表示初始猜测的似然值或伪似然值（在处理内生性时，我们可能使用伪似然而非纯似然）。随后的迭代值表明拟合过程正逐步优化模型。
2. **最终log pseudolikelihood：**-11387.6是模型最终收敛后的伪似然函数值。这表示在给定数据集和参数估计下，该值最大。注意，与标准的Log-Likelihood不同，在有内生性问题时我们使用Pseudo Log-Likelihood。
接下来，解读`ivprobit`结果：
- **Number of obs：**观测数（这里是4738个），表示模型基于的数据量。
在`ivprobit`的结果中你将看到以下信息：
1. **系数估计值**（Coefficients）：每个解释变量的系数，包括任何交互项。如果一个系数为正，通常意味着该变量与响应变量的概率呈正相关；反之亦然。
2. **标准误**（Std. Err.）：用来衡量系数估计的不确定性。
3. **z值**（Z）和相应的P>|z|值：用于检验系数是否显著。如果一个变量的P>|z|小于常用的阈值如0.05，那么可以说在该水平下该变量对因变量的影响是统计上显著的。
4. **边际效应**（Marginal effects）：这通常需要通过`margins`命令单独计算，在解释非线性模型如Probit时很重要。对于交互项来说，边际效应可以帮助理解当某个解释变量变化时，其他变量与响应变量间关系的变化。
- **工具变量信息**（Instrumental Variables）：如果你使用了工具变量来处理内生性问题，结果中应包含有关这些工具变量的信息，包括它们的显著性和与内生变量的相关程度。
在解读交互项时特别注意边际效应是非常重要的。例如，如果模型中有`X1 * X2`这样的交互项，并且你对`X1`的边际效应感兴趣，你需要计算当`X2`变化时`X1`对响应变量影响的变化。
希望这能帮助你更好地理解并解读你的`ivprobit`结果！如果你有更具体的问题或需要进一步的帮助，请告诉我。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
扫码加好友，拉您进群
全部版块
我的主页
收藏
