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2017-09-09
a、b为同一公司,不同两款产品的好评评分,1到5分
第一步:哪些影响对a、b产品的评分。ologit

第二步:a产品打分减去b产品打分。有三种结果,大于0,更喜欢a。小于0更喜欢b,等于0,同等程度喜欢。结果分别赋值为y1,y2,y3。
第二步,我该选什么模型呢?这种情况适合用什么模型。
我本意是想研究,第一个步骤里面的出现变量,到底是导致他更喜欢a?还是更喜欢b?还是同等程度地喜欢a和b?
数据特性是,大于0,等于0占比98.85%,小于0的也就更喜欢b的仅有1.15%。这是为什么更喜欢b,是我非常想研究的问题,很重要!
##本人才学计量不久,多这种模型的适用情况不是很了解,还请各位stata 大家,不吝赐教。感激不尽!!!最近写论文急用呀!!!

原来做法:a-b的结果,大于0的存在新变量y1里面,等于0的存在新变量y2里面,小于0的存在新变量y3里面。在对y1操作,如果值大于0则改为1,其他为值全部改为0。(貌似在进行这个操作前,y1里面,只有大于0的值和缺失值)对y2操作,等于0的赋值为1,其他值改为0。对y3操作,小于1的赋值为0,其他值改为0。对操作后y1、y2、y3进行logit回归。
#这种做法可行吗?好像有问题哦
手机发的,不太会发悬赏,明天在补上。虽然我没几个论坛币,但是求知的诚意还是要表示一二的。请大神不吝赐教!最好能量操作命令也告知一下!谢谢!万分感激!!!
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2017-9-9 00:41:02
gongrengui 发表于 2017-9-9 00:38
a、b为同一公司,不同两款产品的好评评分,1到5分
第一步:哪些影响对a、b产品的评分。ologit
补充一下,数据特性,大于0的58.15%,等于0的46%,小于0的占比1.85%。
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2017-9-9 07:28:28
看着很高深的样子
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2017-9-9 23:43:03
看你研究的深度,如果仅仅是研究多项选择问题,建议选择多项logit或多项probit模型;如果不同选项之间存在排序问题,比如优先性之类的,可以考虑选择排序模型,比如ologit或oprobit模型;由于你的数据分布不是正态分布,且更加关注那些小概率事件,可以考虑采用负二项回归。可以根据这个基本原理去综合考虑,供参考!
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2017-9-10 15:58:04
wtv1012 发表于 2017-9-9 23:43
看你研究的深度,如果仅仅是研究多项选择问题,建议选择多项logit或多项probit模型;如果不同选项之间存在排 ...
谢谢!!!
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