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Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析
viking1111
6393 6
2010-02-26
悬赏 5 个论坛币 未解决
各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
大家集思广益，互相学习，对热心人先说声谢谢啦
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weihancool
2010-2-26 12:20:08
这个问题我也想知道~~~~
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viking1111
2010-2-26 12:24:27
2# weihancool

呵呵，是啊，看了Greene的书，发现LM LR这些都可以检验非线性模型，但为什么软件了没有相关设置呢，纠结啊
怀念一位特别学术的牛人，以前我发过一个关于不平衡抽样的帖子，他答复的特别好，唉，不知道这次还能不能碰上那位高人。。。
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bobguy
2010-2-28 02:07:05
viking1111 发表于 2010-2-26 12:08
各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
大家集思广益，互相学习，对热心人先说声谢谢啦
1) Is the dependent variable binary?
2) In that case, it is a probability model. The distribution is assumed as a standard because the variance is not identifiable. For probit is normal (0, 1)  and logit is (0, pi/sqrt(3)).
3) To test if the data is from different distributions, you can use interaction to see if the interaction term is significant.
4) If you think the variance is a function of a covarince, you can write it into likelihood function to estimation that function.

HTH
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bobguy
2010-2-28 04:25:34
viking1111 发表于 2010-2-26 12:08
各位，请问Logistics非线性模型中的异方差、序列相关分析用统计软件怎么实现？
理论上，异方差、序列相关是残差的问题，与估计方法无关，与模型是否为线性关系也不大。
但是Eviews我试了，不能对Logistics进行异方差的White检验。不知道STATA之类的软件有没有这个功能。有没有相关的软件可以给推荐一下的？
另外，由于Logistics用的是极大似然估计，不能用加权最小二乘估计，如果存在异方差，那应该怎么修正使用极大似然估计方法呢？
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Forget to comment on "序列相关分析".

Usually the logistics model is used in the cross sesion data analysis. So there is no issue about series correlation.
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windlove
2010-2-28 08:36:51
If u consider Generalized Linear Mixed Model, it will  take the serial correlation and covariance structure within individuals into account .
GLMM is an extension of GLM, therefore the exponential family distribution still can apply as well as logistic regression. But offcoz your data have to be longitudinal form.
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