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。
北京天演融智软件有限公司（科学软件网）是STATA软件在中国的授权经销商，为中国的软件用户提供优质的软件销售和培训服务。
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