Stata系列之Choice models選擇模型

時(shí)間：2024-05-11作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：106

Stata的選擇建模套件使探索離散選擇數(shù)據(jù)、擬合選擇模型和解釋結(jié)果變得*。獲取真實(shí)研究數(shù)據(jù)。

? 匯總選擇數(shù)據(jù)

? 建模離散選擇

– 條件logit、

– 混合邏輯

– 多項(xiàng)式probit

– 排序logit

– 秩序probit

– 面板數(shù)據(jù)混合logit

? 解讀結(jié)果

– 預(yù)期概率

· 任何替代方案

· 任何亞群體

· 在特定的協(xié)變量水平

– 概率差異（影響）

· 作為備選方案的協(xié)變量變化

  機(jī)票價(jià)格的提高降低了飛行的概率

· 另一種選擇的協(xié)變變化

機(jī)票價(jià)格的提高增加了小汽車出行的概率

– 邊際效應(yīng)

– 檢驗(yàn)和置信區(qū)間




如何使用Stata選擇模型？

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

說明并識(shí)別個(gè)別和備選方案的變量

· cmset id mode




匯總數(shù)據(jù)

列出所選的備選方案

. cmtab, choice(chosen)

匯總所選備選方案的變量（差旅時(shí)間和成本）

.cmsummary

列表式選擇集

. cmchoiceset




擬合離散選擇模型

條件logit（McFadden選擇）模型；traveltime因備選方案而異；id中的income是不變的。

. cmclogit chosen traveltime, casevars(income)

多項(xiàng)式概率

. cmmprobit chosen traveltime, casevars(income)

具有隨機(jī)cost系數(shù)的混合logit

. cmmixlogit chosen traveltime, random(cost) casevars(income)




為排序結(jié)果擬合模型

秩序probit

. cmroprobit rank traveltime, casevars(income)

排序logit

. cmrologit rank traveltime cost




對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合

混合logit模型

. cmset id time mode

. cmxtmixlogit chosen traveltime, random(cost) casevars(income)

 

用任意cm命令擬合選擇模型后，您可以輕松回答各種的研究問題。

我們預(yù)計(jì)有多大比例的人會(huì)選擇航空旅行？火車旅行？乘公共汽車旅行？汽車旅行？



我們預(yù)計(jì)28%選擇飛機(jī)，30%選擇火車，14%選擇公共汽車，28%選擇汽車。

預(yù)計(jì)年收入在30000美元至70000美元之間的個(gè)人中有多大比例會(huì)選擇汽車旅行？



可視化結(jié)果：

. marginsplot



隨著收入水平的提高，每種旅行方式的預(yù)期比例會(huì)發(fā)生什么變化？輸入：

. margins, at(income=(30(10)70))

(輸出省略)

. marginsplot



如果機(jī)場(chǎng)的等待時(shí)間增加一個(gè)小時(shí)怎么辦？我們預(yù)計(jì)這將如何影響選擇航空旅行的概率？它如何影響選擇汽車旅行、火車旅行和公共汽車旅行的概率？

. margins, alternative(Air)

at(traveltime=generate(traveltime))

at(traveltime=generate(traveltime+60))

. marginsplot



如果航空旅行時(shí)間增加一小時(shí)，而汽車旅行時(shí)間減少30分鐘，我們預(yù)計(jì)會(huì)發(fā)生什么？

如果火車旅行的價(jià)格上漲20%，我們會(huì)產(chǎn)生什么想法？等等。

通過Stata的選擇模型，你現(xiàn)在可以回答這樣的問題和許多其他問題。




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• 詞條

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