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2016-07-08
对于截面数据来说,是logistic回归难呢,还是多元回归难呢?
这个问题可能有些愚蠢,但是我现在考虑在两种回归之间做选择,希望能得到解答,谢谢啦

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2016-7-8 10:23:04
     难不难是一个相对主观的概念,因人而异的。两个方法都是横截面数据分析比较基础的方法。可能对一般人而言,Logit模型要复杂一些。不过方法的选择是根据因变量类型来的。祝好运~
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2016-7-8 14:09:43
logistic回归主要是以潜在模型(或效用函数)与观测模型结合,进行推导,得出不同于一般线性计量经济学模型的模型设定,其研究的不是被解释变量具体的变化规律,而是研究的是被解释变量发生变化的概率大小,从这个角度上来说logistic回归难于多元线性回归,最为关键是的根据研究的问题选择合适的模型解决问题,奥卡姆剃刀要经常用哈。
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2016-7-11 11:29:46
xddlovejiao1314 发表于 2016-7-8 10:23
难不难是一个相对主观的概念,因人而异的。两个方法都是横截面数据分析比较基础的方法。可能对一般人而 ...
谢谢你的回答。我明白你的意思,两个模型的难易是个相对概念,而且也跟研究问题密切相关。只是因为计量知识有限,所以对两中估计方法都拿捏不起来。
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2016-7-11 11:32:13
铁锷未残 发表于 2016-7-8 14:09
logistic回归主要是以潜在模型(或效用函数)与观测模型结合,进行推导,得出不同于一般线性计量经济学模型 ...
谢谢你的回复。可能logistic在模型解释上比多元模型更难一些,可以这么理解吗?对于我现在的数据,不管用哪种方法,内生性和个体之间的异质性都需要考虑进去,所以任何一个方法对我而言都有难度。。。
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