“二元 Probit/Logit 回归”任务

关于“二元 Probit/Logit 回归”任务

“二元 Probit/Logit 回归”任务执行从正态或 Logistic 分布面板数据中提取的二元因变量的回归分析。

注: 您的软件安装点需要许可 SAS/ETS 来运行该任务。任务的版本取决于您软件安装点中可用的 SAS/ETS 版本。例如，如果软件安装点运行的是 SAS 9.3 的第二个维护版本，且 SAS/ETS 12.1 可用，则 SAS Studio 将运行“二元 Probit/Logit 回归任务”版本 1。如果软件安装点运行的是 SAS 9.4，且 SAS/ETS 12.3（或更新版本）可用，则 SAS Studio 运行的是第 2 版“二元 Probit/Logit 回归”任务。两个版本之间的差异在于是否在 SAS/ETS 12.3（或更新版本）中新增了选项。

示例：“二元 Probit/Logit 回归”任务

要创建此示例，请执行以下操作：

创建 Work.Mroz 数据集。详细信息，请参见MROZ 数据集。
在任务部分中，展开计量经济学文件夹，然后双击二元 Probit/Logit 回归。此时，系统会打开“二元 Probit/Logit 回归”任务的用户界面。
在数据选项卡中，选择 WORK.MROZ 数据集。

向下列角色分配列：

角色	列名
因变量	inlf
连续变量	nwifeinc exper expersq age kidslt6 kidsge6
分类变量	educ

要运行任务，点击。

以下是结果的部分内容：

向角色分配数据

要运行“二元 Probit/Logit 回归”任务，必须向因变量角色分配一列。

角色	说明
因变量	指定用作回归分析的因变量的数值列。使用分布下拉列表来指定创建正态模型还是 Logistic 模型。
连续变量	指定用作回归模型的独立回归（解释）变量的数值列。
分类变量	指定将值归为不同水平的方式。

设置选项

选项	说明
方法
参数估计的协方差的类型	指定参数估计的协方差矩阵的类型。您可以指定以下类型的矩阵：逆 Hessian 矩阵中的协方差外积矩阵中的协方差外积和 Hessian 矩阵（也称为 Quasi 最大似然估计）中的协方差
在模型中包括截距	指定是否在模型中包括截距。
异方差性
分析异方差性	显示异方差性选项。
方差函数中的变量	指定与残差的异方差性相关的列，以及这些变量用于构建误差方差模型的方式。该任务支持的异方差性回归模型如下：
方差函数的格式	指定要使用的关联函数。可从下列选项中选择：指数不带常数的指数线性线性函数平方
优化
方法	指定要使用的迭代最小化方法。默认情况下，系统将使用 Quasi-Newton 方法。
最大迭代数	指定所选定方法的最大迭代数。
统计量
您可以指定是否在结果中包括任何统计量。下面是您可以选择在结果中包括的信息：参数估计的相关矩阵参数估计的协方差矩阵目标函数和参数估计的迭代历史
图
选择要显示的图	指定是显示任务创建的默认图、仅显示您选择的图，还是不显示任何图。
诊断图
观测回归变量-误差标准差	向方差函数中的变量选项分配列时显示误差标准差与观测回归变量。
轮廓对数似然	显示轮廓对数似然。通过将所有参数设置成最大似然估计（剖析参数除外）来获取每个概略图形。剖析参数将选取预定义网格中的值，预定义网格将由相应标准差的最大似然估计确定。
输出图
回归变量-预测值	显示模型预测值。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
回归变量-边际效应	显示边际效应。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
回归变量-逆 Mills 比	显示逆 Mills 比。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
回归变量-预测响应概率	显示预测响应概率。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
回归变量-每个响应水平的预测概率	显示每个响应水平的预测概率。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
回归变量-线性预测变量值	将在模型右侧显示结构部分。每个起作用的回归变量将设置成与其均值相等，X 轴上报告的参数除外。
显示为	指定是在面板中显示图还是单独显示。