Stata系列之Choice models选择模型

时间：2024-05-11作者：北京天演融智软件有限公司浏览：25

Stata的选择建模套件使探索离散选择数据、拟合选择模型和解释结果变得*。获取真实研究数据。

• 汇总选择数据

• 建模离散选择

– 条件logit、

– 混合逻辑

– 多项式probit

– 排序logit

– 秩序probit

– 面板数据混合logit

• 解读结果

– 预期概率

· 任何替代方案

· 任何亚群体

· 在特定的协变量水平

– 概率差异（影响）

· 作为备选方案的协变量变化

  机票价格的提高降低了飞行的概率

· 另一种选择的协变变化

机票价格的提高增加了小汽车出行的概率

– 边际效应

– 检验和置信区间




如何使用Stata选择模型？

准备数据

说明并识别个别和备选方案的变量

· cmset id mode




汇总数据

列出所选的备选方案

. cmtab, choice(chosen)

汇总所选备选方案的变量（差旅时间和成本）

.cmsummary

列表式选择集

. cmchoiceset




拟合离散选择模型

条件logit（McFadden选择）模型；traveltime因备选方案而异；id中的income是不变的。

. cmclogit chosen traveltime, casevars(income)

多项式概率

. cmmprobit chosen traveltime, casevars(income)

具有随机cost系数的混合logit

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




为排序结果拟合模型

秩序probit

. cmroprobit rank traveltime, casevars(income)

排序logit

. cmrologit rank traveltime cost




对面板数据进行模型拟合

混合logit模型

. cmset id time mode

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

 

用任意cm命令拟合选择模型后，您可以轻松回答各种的研究问题。

我们预计有多大比例的人会选择航空旅行？火车旅行？乘公共汽车旅行？汽车旅行？



我们预计28%选择飞机，30%选择火车，14%选择公共汽车，28%选择汽车。

预计年收入在30000美元至70000美元之间的个人中有多大比例会选择汽车旅行？



可视化结果：

. marginsplot



随着收入水平的提高，每种旅行方式的预期比例会发生什么变化？输入：

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

(输出省略)

. marginsplot



如果机场的等待时间增加一个小时怎么办？我们预计这将如何影响选择航空旅行的概率？它如何影响选择汽车旅行、火车旅行和公共汽车旅行的概率？

. margins, alternative(Air)

at(traveltime=generate(traveltime))

at(traveltime=generate(traveltime+60))

. marginsplot



如果航空旅行时间增加一小时，而汽车旅行时间减少30分钟，我们预计会发生什么？

如果火车旅行的价格上涨20%，我们会产生什么想法？等等。

通过Stata的选择模型，你现在可以回答这样的问题和许多其他问题。




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