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ologit的逐步回归法

作者：golang云原生栏目：公开2024-04-25 10:55636

在Stata中，ologit命令用于执行有序Logistic回归分析。然而，Stata并没有直接支持有序Logistic回归的逐步回归方法。

不过，你可以使用循环和条件语句来手动实现有序Logistic回归的逐步回归。以下是一个示例代码：

  1. local indepvars var1 var2 var3 // 定义自变量列表
  2. local max_vars = 3 // 设置最大进入自变量数
  4. foreach x of local indepvars {
  5.     quietly ologit dependent_var `x' if !missing(dependent_var), nolog // 使用!missing()确保因变量没有缺失值
  6.     
  7.     gen deviance = _b[_cons] + (_b[`x'] * `x') // 计算模型的偏差（deviance）
  8.     
  9.     forval i = 2/`max_vars' {
  10.         local remove_var ""
  11.         
  12.         foreach y of local indepvars {
  13.             if !_rc { // 如果上一模型拟合成功，则尝试移除一个自变量
  14.                 qui replace deviance = _b[_cons] + (_b[`x'] * `x') if `y' != "`x'"
  15.                 
  16.                 sum deviance, detail
  17.                 loc min_dev = r(min)
  18.                 
  19.                 if `min_dev' < deviance {
  20.                     loc remove_var = "`y'"
  21.                     qui drop deviance
  22.                     qui ologit dependent_var `remove_var' if !missing(dependent_var), nolog
  23.                 }
  24.             }
  25.         }
  26.         
  27.         if "`remove_var'" == "" break
  28.         
  29.         loc indepvars : list indepvars - "`remove_var'"
  30.         loc max_vars = `max_vars' - 1
  31.     }
  32.     
  33.     qui replace deviance = . // 清除临时变量
  34. }
  36. // 打印最终模型的回归结果
  37. qui ologit dependent_var `indepvars' if !missing(dependent_var), nolog

上述代码会循环尝试逐步移除自变量并重新拟合有序Logistic回归模型，直到无法再找到进一步移除的自变量为止。然后，它将打印出最终模型的回归结果。

请注意，这只是一种手动实现有序Logistic回归逐步回归的方法，并不是Stata中原生支持的方法。在使用该方法时，请谨慎解释结果并考虑其他统计方法的应用。


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