二值选择模型的stata操作与分析中的logit模型是什么，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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在经典计量经济学模型中，被解释变量通常被假定为连续变量，若被解释变量为离散变量，如Y=1,2,3 那么就称为离散被选择变量模型， 离散被解释变量模型分为二元选择模型和多元选择模型。这里介绍二元选择模型的stata操作与分析，即logit模型和probit模型。   

接着（一）中的例子，接下来做自变量的比数比：

采用stata得出white、married和loanprc的比数比：

logit approve white hrat obrat loanprc unem male married dep sch cosign  chist pubrec mortlat1 mortlat2   vr, or nolog

得到结果：

根据结果，white的比数比为0.0828，表明白人贷款申请批准的的预测概率是非白人的2.5543倍。

同理，married贷款申请批准的预测概率是nomarried的1.6541倍；

loanprc每升高一个单位，贷款申请批准的预测概率平均下降（1-0.1488）%=0.8512%。

采用似然比检验。

首先做不包含婚姻状况和种族因素的logit模型（去掉white、married变量），并保存：

logit approve  hrat obrat loanprc unem male  dep sch cosign  chist pubrec mortlat1 mortlat2   vrestimates store m1

再做包含婚姻状况和种族因素的logit模型，并保存：

logit approve white hrat obrat loanprc unem male married dep sch cosign  chist pubrec mortlat1 mortlat2   vrestimates store m2

再做似然比检验：

lrtest m1 m2

得到结果：

原假设是两个模型是等价的，这里的LR检验值为35.66，p值为0.000，在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明两个模型不等价，因此婚姻状况和种族因素会影响贷款申请批准。

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