評估分數Logit模型 - McFadden的調整R^2

我估計的因變量是一個分數（0和1之間）的模型。我在Stata 14.1評估分數Logit模型 - McFadden的調整R^2

glm y x, link(logit) family(binomial) robust nolog

使用的命令以及

fracreg logit y x, vce(robust)

兩個命令都提供相同的結果。

現在我想評估結果，理想情況下與McFadden的調整r^2。然而，在我運行迴歸之後，fitstat和estat gof似乎都不起作用。我收到了錯誤信息fitstat does not work with the last model estimated和not available after fracreg r(321)。

您是否有任何人知道McFadden調整r^2的替代命令？還是我必須使用不同的評估方法？

來源

2016-06-09 Susanna Mayr

要調整麥克法登的R^2拉出，你只需要從完整模型減去預測的數量在小數部分的分子中記錄可能性。公式是here。請注意，您可能會得到負值。

這裏是你將如何做到這一點：

set more off 
webuse set http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/w 
webuse wedderburn, clear 

/* (1) Fracreg Way */ 
fracreg logit yield i.site i.variety, nolog 
di "Fracreg McFadden's Adj. R^2:" %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/(e(ll_0)) 

/* (2) GLM Way */ 
glm yield, link(logit) family(binomial) robust nolog // intercept only model 
local ll_0 = e(ll) 
glm yield i.site i.variety, link(logit) family(binomial) robust nolog // full model 
di "McFadden's Adj. R^2: " %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/`ll_0'

的GLM R^2會略有不同，因爲最大化算法是不同的，所以可能性將是不同的。我不知道如何調整ML選項，使它們完全匹配。

您可以驗證我們同fitstat工作的命令做了正確的事情：

sysuse auto, clear 
logit foreign price mpg 
fitstat 
di "McFadden's Adj. R^2: " %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/(e(ll_0))

來源

2016-06-09 21:33:06

非常感謝Dimitriy！ –

似乎在fracreg輸出中出現的僞R平方是McFadden的僞R平方。我不確定這是否與您提到的McFadden的調整後的 r^2相同。

從@ nick-cox的post on Stata.com建議的調查maximize命令可以看出它是McFadden的僞R平方。在用於maximize參考手冊，1478頁（Stata的14），它說：

設L1是完整的模型（即，在輸出中示出的對數似然值）的對數似然，並讓L0是「恆定」模型的對數似然值。 ...僞R2（McFadden 1974）定義爲1 - L1/L0。這僅僅是一個尺度上的對數似然性，其中0對應於「僅有常數」模型，1對應於離散模型的完美預測（在這種情況下，總對數似然爲0）。

如果這是你在找什麼，這個值可以使用

fracreg logit y x, vce(robust) 
scalar myRsquared = e(r2_p)

來源

2016-06-09 13:09:27 lmo

謝謝您的答覆，伊莫。雖然我仍在搜索McFadden的調整R^2，以便解釋模型中大量（14）解釋變量。 –

評估分數Logit模型 - McFadden的調整R^2

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