KTL cơ bảnPhân tích hồi quy

Chẩn đoán mô hình hồi quy logit

Kết quả sau khi chạy boxtid:

. boxtid logit hiqual yr_rnd meals

Iteration 0:  Deviance =  608.6424
Iteration 1:  Deviance =  608.6373 (change = -.0050887)
Iteration 2:  Deviance =  608.6373 (change = -.0000592)
-> gen double Imeal__1 = X^0.5535-.7047873475 if e(sample) 
-> gen double Imeal__2 = X^0.5535*ln(X)+.4454623098 if e(sample) 
   (where: X = (meals+1)/100)

[Total iterations: 2]

Box-Tidwell regression model

Logistic regression                               Number of obs   =       1200
                                                  LR chi2(3)      =     906.22
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -304.31863                       Pseudo R2       =     0.5982

------------------------------------------------------------------------------
      hiqual |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    Imeal__1 |  -12.13661    1.60761    -7.55   0.000    -15.28747   -8.985755
    Imeal_p1 |   .0016505   1.961413     0.00   0.999    -3.842647    3.845948
      yr_rnd |   -.998601   .3598947    -2.77   0.006    -1.703982   -.2932205
       _cons |    -1.9892   .1502115   -13.24   0.000    -2.283609   -1.694791
------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------
meals        |  -.1074156   .0064857   -16.56 Nonlin. dev. 7.918   (P = 0.005)
          p1 |   .5535294   .1622327
------------------------------------------------------------------------------
Deviance:  608.637.

Kết quả kiểm tra tính phi tuyến của biến meals là có ý nghĩa thống kê (p = 0.005) với giả thuyết H0 là không có tính phi tuyến ở biến meals hay p1 = 1. Nhưng kết quả boxtid cho thấy p1 quanh 0.55 là tối ưu. Vì vậy, có thể xem xét biến đổi lấy căn bậc 2 của meals. Sử dụng linktest để kiểm tra lại mô hình với việc thay thế meals bằng m2 = meals^0.5

. logit hiqual yr_rnd meals cred_ml ym

Iteration 0:   log likelihood = -349.01971  
Iteration 1:   log likelihood = -192.43886  
Iteration 2:   log likelihood = -157.59484  
Iteration 3:   log likelihood = -153.98173  
Iteration 4:   log likelihood = -153.95333  
Iteration 5:   log likelihood = -153.95333  

Logistic regression                               Number of obs   =        707
                                                  LR chi2(4)      =     390.13
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -153.95333                       Pseudo R2       =     0.5589

------------------------------------------------------------------------------
      hiqual |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      yr_rnd |  -2.816989   .8625013    -3.27   0.001     -4.50746   -1.126517
       meals |  -.1014958   .0098204   -10.34   0.000    -.1207434   -.0822483
     cred_ml |   .7795475   .3205748     2.43   0.015     .1512325    1.407863
          ym |   .0459029   .0188068     2.44   0.015     .0090422    .0827635
       _cons |   2.668048    .429688     6.21   0.000     1.825875    3.510221
------------------------------------------------------------------------------

Kết quả cho thấy trong mô hình biến m2 có ý nghĩa thống kê, đồng thời kết quả linktest không có ý nghĩa thống kê, hay mô hình có thể được chấp nhận. Như vậy, đôi khi logit của biến kết quả không phải là tổ hợp tuyến tính của các biến giải thích nhưng lại là tổ hợp tuyến tính với dạng biến đổi của các biến này.

Trang trước 1 2 3 4 5 6 7 8Trang sau
Xem thêm
Back to top button