Modèle logit avec stata

Vous pouvez également utiliser les probabilités prévues pour vous aider à comprendre le modèle. Vous pouvez calculer les probabilités prédites à l`aide de la commande marges, qui a été introduite dans stata 11. Ci-dessous, nous utilisons la commande marges pour calculer la probabilité d`admission prévue à chaque niveau de rang, en tenant toutes les autres variables dans le modèle à leurs moyens. Pour plus d`informations sur l`utilisation de la commande marges pour calculer les probabilités prédites, consultez notre page utilisation de marges pour les probabilités prédites. Il existe six hypothèses qui sous-tendent la régression logistique binomiale. Si l`une de ces six hypothèses n`est pas remplie, vous pourriez ne pas être en mesure d`analyser vos données à l`aide d`une régression logistique binomiale parce que vous pourriez ne pas obtenir un résultat valide. Étant donné que les hypothèses #1 et #2 se rapportent à votre choix de variables, elles ne peuvent pas être testées pour l`utilisation de Stata. Toutefois, vous devez décider si votre étude répond à ces hypothèses avant de passer à l`examen. une discussion plus approfondie de ces problèmes et d`autres avec le linéaire une régression logistique binomiale est utilisée pour prédire une variable dépendante dichotomique basée sur une ou plusieurs variables indépendantes continues ou nominales. Il est le type le plus commun de régression logistique et est souvent simplement appelé régression logistique. Dans stata, ils se réfèrent à des résultats binaires lors de l`examen de la régression logistique binomiale. Il de nombreuses façons une régression logistique binomiale peut être considérée comme une régression linéaire multiple, mais pour une dichotomique plutôt qu`une variable dépendante continue. Dans la section, procédure d`essai dans stata, nous illustrons la procédure stata requise pour effectuer une régression logistique binomiale en supposant qu`aucune hypothèse n`a été violée.

Tout d`abord, nous avons énoncé l`exemple que nous utilisons pour expliquer la procédure de régression logistique binomiale dans Stata. Stata prend en charge tous les aspects de la régression logistique. Affichez la liste des fonctions de régression logistique. Une fois qu`un modèle a été installé, vous pouvez utiliser la prédiction de stata pour obtenir les probabilités prédites d`un résultat positif, la valeur de l`index logit ou l`erreur standard de l`index logit. Vous pouvez également obtenir les valeurs résiduelles de Pearson, les valeurs résiduelles normalisées de Pearson, l`effet de levier (les éléments diagonaux de la matrice de chapeaux), Delta chi-squared, Delta D et les mesures Delta Beta de Pregibon en tapant une seule commande. Toutes les statistiques sont ajustées pour le nombre de patrons de covariables dans les données — m-asymptotique plutôt que n-asymptotique dans le jargon de Hosmer et de Lemeshow (2000).