Stata має дві команди для логістичної регресії: logit і logistic. Основна відмінність між ними полягає в тому, що перший показує коефіцієнти, а другий відображає співвідношення шансів. Ви також можете отримати коефіцієнти шансів за допомогою команди logit з опцією або.
Логістична сигмоїдна функція є оборотною, а її зворотна є логіт-функцією.
Перевагою моделі logit є те, що ми можемо дуже легко розрахувати параметри моделі, і в багатьох випадках ми можемо обчислити параметри за допомогою методів OLS і лайнерного підходу. Ця модель також забезпечує дуже подібні значення y до моделі probit.
Модель умовного логіту базується на моделі, подібній до моделі логістичної регресії, за винятком того, що замість індивідуальних характеристик будуть характеристики різних альтернатив, запропонованих індивідам.
Результатом лінійної регресії є безперервна шкала значень. Наприклад, це номери, кілометри, ціна та вага. Навпаки, вихідне значення моделі логістичної регресії є ймовірністю виникнення фіксованої категоріальної події.
Логістична регресія, яка також називається логіт-моделлю, використовується для моделювання дихотомічних змінних результатів. У логіт-моделі логарифм шансів результату моделюється як лінійна комбінація змінних предиктора. Зверніть увагу: мета цієї сторінки — показати, як використовувати різні команди аналізу даних.