如果你的样本量很大，而且有很多解释变量，那么跑Logit确实会很慢。以下是一些可以尝试的方法：

• 精简数据集：如果你的数据集中有很多无用的变量或者变量之间高度相关，可以尝试精简数据集，只保留重要的变量。

• 使用并行计算：如果你的计算机有多个处理器，可以尝试使用并行计算，加快模型拟合的速度。在Stata中，可以使用命令“estat vce(bootstrap)”实现并行计算。

• 使用其他软件：如果你的数据集非常大，可以尝试使用其他软件，如R、Python等，它们的处理能力更强大。

• 考虑模型选择：如果你使用的模型是多项Logit或者混合Logit等较为复杂的模型，可以尝试使用其他更简单的模型，如Logistic回归等。

• 考虑参数初始化：如果你已经尝试了上述方法，仍然不能得到结果，可以尝试给模型的参数提供一个好的初始化值，这可能有助于模型更快地收敛。在Stata中，可以使用命令“mleinit”来进行参数初始化。

• 考虑使用其他的拟合算法：除了logit，Stata还支持一些其他的拟合算法，如probit、nlogit等。你可以尝试使用这些算法，看看是否能够更快地得到结果。

  
  

总之，如果你的数据集非常大，跑Logit确实会很慢，可以尝试上述方法来加快拟合速度。