logistic回归时，Odds Ratio 和边际效应应该用哪个？

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收藏 2016-06-13

弱弱的请教一下，，

Logistic回归时，Odds Ratio 和边际效应应该用哪个呀？

我看到有些书上说要在结果标注Odds比，有些书说要标注边际效应。。。
这两个结果分别应该在什么情况下用呢？

还有一个关于边际效应解释的小问题，
边际效应表示的是自变量变化1单位，应变量变化的概率。
那如果自变量是01的哑变量（比如是否是学生）的时候，该怎么解释呢？
（是不是学生，导致应变量变化的概率？）

先谢谢了！！！！

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melissat

2016-6-14 22:05:28

乱七八糟看了一堆东西，还有谢谢给我留言的同学，，

大概的感觉，，probit 模型报告边际效应，logistic报告odds比吧(Tell me if I'm wrong)

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melissat

2016-6-14 22:08:49

额，，可是我还是看到了很多论文在用logit模型的时候报告边际效应。。

还一个感觉就是，医学类的论文喜欢用odds比，社会学论文感觉两个都用？

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xddlovejiao1314

2016-6-14 22:19:52

melissat 发表于 2016-6-14 22:08
额，，可是我还是看到了很多论文在用logit模型的时候报告边际效应。。

还一个感觉就是，医学类的论文喜 ...

没想过这个问题。我一直用的比数比or。

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melissat

2016-6-15 00:46:50

我继续来做笔记，，
关于边际效应，只是一个叫法，Logit 的边际效应是OR；Probit的边际效应是 δF/δx。
(Correct me if I am wrong)

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melissat

2016-6-15 00:49:48

xddlovejiao1314 发表于 2016-6-14 22:19
没想过这个问题。我一直用的比数比or。

恩，是这样的。

我logit回归的结果里报告了OR, 但有个老师说我应该把边际效果也加上。。
我不得其解，于是就有了这个帖子。。
可能那个老师没仔细看我的内容吧。。

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丁丁丁丁丁

2016-11-14 21:57:40

odd ratio的解释：当X（炮）变化一单位，我们获得Y的某一个状态（意外怀孕）的概率变化的幅度（%），在它前一个状态概率的基础上。

边际效应的解释：当X（炮）变化一单位，我们获得一个expected Y 值得变化幅度， E（Y）=mean。

我是这样的理解的

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Mirabelle_Li

2017-2-24 15:58:03

楼主知道线性回归模型的边际效应怎么算吗？是回归方程的标准化系数beta吗？如果一个多元线性回归模型回归方程为Y=aX1+bX2+...+c，对于线性模型边际影响就是其系数beta，即式中a,b等。可理解为在控制其他变量不变的情况下，当自变量X1增加1%，因变量变化为a%。请问是这样的吗？

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H.zh

2017-8-3 21:28:01

我觉得还是有差别的，odds ratio指的是几率比，假如odds ratio为0.12，意味着解释变量增加一单位引起被解释变量从0到1的几率增加12%。而margin effect更多是类似于OLS系数的意思，如果margin effect为0.12，应该是指解释变量增加一单位引起被解释变量增加0.12，由于被解释变量不一定都为0，所以我觉得不能把这两个等同起来啊。当然，这个也是我自己的想法，希望大神们也能够说说这个。我也是看了很多文章，有的汇报odds ratio，有的汇报margin effect，而且很多书只是列举了这两种可能的解释方式，但是具体文章用哪一个，什么条件下用哪一个更好都没有说明。还有一点，odds ratio由于是由系数计算得来的，所以显著性跟系数一样，但是margin effect有时候会降低模型变量的显著性，原来的模型是显著的，但是通过计算margin effect之后，显著的变量都变得不显著了（有人说这是模型不好导致的，但貌似不止我一个会这样），所以也想请教下论坛大神或者有心人，这种显著性下降估计出来的边际效用可以用于解释模型吗？

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胖胖大师

2017-8-12 00:01:59

很好的讨论帖子，希望有大神能给出准确答复，一解困惑。

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317792209

2017-12-10 11:54:08

回归系数表示的是发生和不发生比值的变化，取对数后就是发生的对数和不发生的对数差值，如果这个差值是1（举个例子），多分类形式下你说是2与1的差值还是5与4的差值呢？不好解释嘛。把系数还原成指数形式，直接就可以解释成某个分类发生的概率了，这就是边际效应

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沁爽

2018-2-26 12:15:00

在进行logistic回归时，因变量为ln(p/1-p)，是odds的对数，为对数几率，是半弹性函数，表示x增加一个单位导致事件发生的概率变化的百分比。若对参数取自然指数，参数为exp(β_x)，表示x增加一个单位使得新事件是原事件几率变化的倍数。当β_x比较小的时候，根据泰勒展开式 β_x = exp(β_x)-1，当x为虚拟变量时，则应使用exp(β_x)。
一般将exp(β_x)称为几率比（odds ratio）。
参考陈强老师的书籍以及网友们的分析。
(correct me if i am wrong)

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沁爽

2018-2-26 12:22:23

修正一下，是logisic回归，抱歉，写错了。

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Lieutenant_hyl

2018-4-14 19:59:56

请问你这个问题解决了吗？如果自变量为01哑变量，怎么解释的？还有如何计算边际效应啊？计算出的边际效应该如何解释？一般logistics得到的不都是OR或者系数吗？

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cccccccwallace

2018-4-20 15:46:30

H.zh 发表于 2017-8-3 21:28
我觉得还是有差别的，odds ratio指的是几率比，假如odds ratio为0.12，意味着解释变量增加一单位引起被解释 ...

您好，我与您遇到了相同的问题，logit模型计算marginal effect之后，系数变得不显著了，请问您现在知道是什么原因了吗？或者通过什么方法可以解决吗？
提前感谢您了！

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cccccccwallace

2018-4-20 15:49:59

另外，借楼问一下，请问自变量为连续性变量的情况下，求出的Odds ratio很大，系数为35左右，请问这样如何解释呢？

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xxx123568

2019-4-17 23:00:23

H.zh 发表于 2017-8-3 21:28
我觉得还是有差别的，odds ratio指的是几率比，假如odds ratio为0.12，意味着解释变量增加一单位引起被解释 ...

假如odds ratio为0.12，因变量为1的几率应该是减少的，因为此时应该是原来的几率乘以0.12，自然是减少了。因为odds ratio没有负数，所以你这样的说法下，那所有自变量应该都是正向影响了。

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xxx123568

2019-4-17 23:00:31

H.zh 发表于 2017-8-3 21:28
我觉得还是有差别的，odds ratio指的是几率比，假如odds ratio为0.12，意味着解释变量增加一单位引起被解释 ...

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kongxiaoxu

2019-5-8 11:57:41

xxx123568 发表于 2019-4-17 23:00
假如odds ratio为0.12，因变量为1的几率应该是减少的，因为此时应该是原来的几率乘以0.12，自然是减少了。 ...

赞同，or应该与1比较

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海绵萧萧

2019-5-10 14:35:57

楼主还在吗我用的logit处理数据，结果我发现coefficient和marginal effect一模一样不知道怎么回事

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我要我的滋味sd

2019-7-3 19:57:04

317792209 发表于 2017-12-10 11:54
回归系数表示的是发生和不发生比值的变化，取对数后就是发生的对数和不发生的对数差值，如果这个差值是1（举 ...

请问有没有解决这个问题？？我也想问 OR比和边际效应有什么区别？？

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elena-leung

2020-1-1 17:45:05

cccccccwallace 发表于 2018-4-20 15:49
另外，借楼问一下，请问自变量为连续性变量的情况下，求出的Odds ratio很大，系数为35左右，请问这样如何解 ...

我也有这样的情况。请问一下，odd ratio都超过1真的可以吗？那岂不是随着X的变化Y的增加是100+%？这样合理吗？

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KhalilHe

2020-3-4 16:53:31

elena-leung 发表于 2020-1-1 17:45
我也有这样的情况。请问一下，odd ratio都超过1真的可以吗？那岂不是随着X的变化Y的增加是100+%？这样合 ...

同问！

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sshepherd

2020-3-6 12:22:11

请问各位如果解释变量是二值变量，如何解释平均边际效应呢？二值变量怎么每增加1 啊

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KK0324

2021-6-28 17:55:56

elena-leung 发表于 2020-1-1 17:45
我也有这样的情况。请问一下，odd ratio都超过1真的可以吗？那岂不是随着X的变化Y的增加是100+%？这样合 ...

算百分比应该是（exp-1）*100,不能直接用OR乘一百，OR先减去1再乘100，才是百分比，但也有能OR大于2，那么百分比结果也会大于100%，但你的数据结果就是这样，所以没办法。但是如果结果是OR大于1，你直接用倍数形式会更合逻辑，如：OR=1.32，那就是随x的增加y=1的几率增加1.32倍，或当x为某状态y=1的几率增加1.32倍。我也是看了很多资料才总结出这些，不一定对，有错请指正，毕竟网络上书上描述的方法都很不统一。

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wzr_2011

2022-4-17 17:36:12

可以参考洪岩璧《Logistics模型的系数比较问题及解决策略：一个综述》，2015

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