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有没有人可以简单地通过程序 mymargin 并检查任何不一致和可能的扩展/改进，...程序应该估计由 if 和 in 选择的样本中任何变量的边际效应应该建立在保存的结果的基础上以前的 logit 回归。

capture program drop mymargin

program mymargin, rclass
version 10.1
syntax varlist(max=1 numeric) [if] [in] [, atmean]
marksample touse
quietly count if `touse' == 1
if `r(N)' == 0 {
error 301
}   

local res me mme
tempname `res'
quietly summarize `varlist' if `touse'==1, detail

scalar `me' = // TBU
display as txt "Marginal effect of" `var' ": " `me'

if "`atmean'" == "atmean" {
matrix r = r(stats)
scalar `me' = normalden(_b[sex]*r[2,1]+_b[ageinyears]*r[3,1] +_b[meduc]*r[4,1] +_b[hhinc]*r[5,1] +_b[area]*r[6,1] + _b[_cons])
}
display as txt "Mean marginal effect of" `var' ": " `me'    

foreach r of local res {
return scalar `r' = ``r''
}

return scalar N = r(N)      // return the number of observations
return local var `varlist'  // return the name of the variable
return  // TBU, return the (mean) marginal effect

end

mymargin hhinc
return list
display me
display mme
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1 回答 1

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如果只是因为假设您有五个按指定顺序指定的预测变量，这将得到我的不及格分数： 

scalar `me' = normalden(_b[sex]*r[2,1]+_b[ageinyears]*r[3,1] +_b[meduc]*r[4,1] +_b[hhinc]*r[5,1] +_b[area]*r[6,1] + _b[_cons])

此外，该summarize命令将消除r(stats)任何先前命令留下的任何内容。

无论 Stack Overflow 的一般政策如何，我都会亲自帮助完成看起来像是课程作业的事情。请参阅您大约一周前的上一篇文章。

于 2013-01-08T10:15:59.457 回答