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1、现代预防医学2007年第34卷第11期ModernPreventiveMedicine,2007,Vol.34,NO.11·2021·文章编号:1003-8507(2007)11-2021-03中图分类号:R195.1文献标识码:A【论著】嵌套logit模型在Stata软件中的拟合王静,叶冬青摘要:[目的]掌握嵌套logit模型的原理及其在Stata软件中的拟合过程。[方法]运用实例来介绍该模型的拟合过程。[结果]在Stata软件中的拟合过程中,需注意数据结构的正确性、构建模型中的各层次及解释变量、
2、检验IIA假设,最后采用nlogit模块进行嵌套logit模型的拟合。[结论]嵌套logit模型可以解决反应变量的各个类别之间的相关性问题,正确分析因素对反应变量的影响效应。关键词:嵌套logit模型;Stata软件;拟合FITTINGOFNESTEDLOGITMODELINSTATASOFTWAREWANGJing,YEDong-qing.(DepartmentofEpidemiologyandHealthStatisticsinAnhuiMedicalUniversity,Hefei230032
3、,China)Abstract:[Objective]Tounderstandtheprincipleandfittingprocessofnestedlogitmodel.[Methods]Thefittingprocessofthismodelwasintroducedviaanexample.[Results]Thevalidityofdatastructure,establishmentofeachlevelandexplanatoryvariablesandtestofIIAhypothe
4、sismustbefinishedbeforefittingthenestedlogitmodelvianlogitmoduleduringtheoverallfittingprocessinStatasoftware.[Conclusion]Nestedlogitmodelcandealwiththeproblemofdependenciesofeachcategories,whichhelpstocorrectlyanalyzetheeffectsoffactorsondependentvari
5、able.Keywords:Nestedlogitmodel;Statasoftware;fitting嵌套logit模型,又称GEV(GeneralizedExtremeValue,数亚组,各亚组内包含至少1个类别。例如,反应变量广义极值)模型,首次由Ben-Akiva[1](1973年)提出,并由restaurant分为A~G7个类别,从专业上将其作为新变量typeMcFadden[2](1981年)构建,是多项logit模型的扩展。分为3个亚组:type1、type2、type3,type1包
6、含A、B,type2包含C、D、E,type3包含F、G。这样就构成了两层嵌套logit1原理[3]模型,第一层(高层次)为type(I),第二层(低层次)为嵌套logit模型主要可以解决反应变量的各个类别之间存restaurant(j),xij、yi分别对应于低层次和高层次的解释变量在相关性的问题,而这一点是多项logit模型所不能容忍的,矢量,则嵌套logit模型的概率可以表达为两个简单logit模型因为多项logit模型要求各类别之间是独立不相关的(Indepen-概率的乘积:denceofI
7、rrelevantAlternatives),我们称为IIA假设,即:任何Prij=Prj
8、I·Pri两类别的概率之比不随其他类别的存在与否而改变。其中的条件概率该假设可以采用hausman方法(1978年)[4]来检验,可先Pr=exp·β)/∑exp(x·β)j
9、I(xijij在条件logit模型中拟合包括所有类别的模型和去除某类别后概率Pri的计算前需定义高层次中每组的包含值(inclusive的模型,再用hausman方法比较各个估计系数之间的差异,因values,IVi),因type分为3
10、个亚组,即对应3个IV值。为它们服从联合χ2分布,即进行χ2检验,若P值﹤0.05,则IV定义为:i不服从IIA假设,提示不能采用多项logit模型,要用嵌套logitIVi=ln[∑exp(xij·β)]模型。则在嵌套logit模型中,将反应变量的所有类别分成若干少Pri=exp(y·iα+λ·iIVi)/∑exp(y·iα+λ·iIVi)其中λi测量了高层次中每个亚组内未观察因子之间的相关性,范围在[0,1]之间,λi越大,说明该亚组内各类别之基金项目:2006年
