STATA-FORUM.DE

Hallo alle zusammen,

ich habe ein Ordered-Logit Modell, das wie folgt spezifiert ist: y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+e.
Wobei y die tatsächlichen Werte 1,2,3,4 oder 5 annimmt. Mein Datensatz umfasst N=250 Beobachtungen.

Ich habe mit Stata die Koeffezienten für meinen Datensatz geschätzt. Dies war eigentlich auch relativ unproblematisch.
Allerdings möchte ich jetzt gerne noch die y^Werte (y Dach Werte) mit den zuvor ermittelten Koeffizienten und meinen beobachteten x-Werten für jede einzelne Beobachtung mit Stata ermitteln.
Also die Werte für y, die das Modell vorhersagen würde. Das Ergebnis müsste ein Vektor mit 250 Werten sein. Ich weiß allerdings nicht, wie ich das anstellen kann.

Es wäre total nett, wenn mir jemand von euch weiterhelfen könnte!

Vielen Dank schon mal im Voraus!

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h predict
h ologit postestimation


Empfehlenswert, wenn man ein solches Modell schätzt: http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/ologit.htm

Insb. der Abschnitt zur Überprüfung der proportional odds assumption, beginnend mit

One of the assumptions underlying ordered logistic (and ordered probit) regression is that the relationship between each pair of outcome groups is the same.

sollte man lesen.

Hallo Daniel,

vielen, vielen Dank für dein Hilfe!

Irgendwie bekomm ich es aber einfach nicht hin! Ich schaff es zwar ydach vorherzusagen, wenn die Koeffizienten linear interpretiert werden sollen, allerdings finde ich nicht heraus welche Befehle ich eingeben muss, so dass ich einen Vektor bekomme der Zahlen zwischen 1 und 5 enthält. Aber eigentlich müsste dies doch irgendwie funktionieren, wenn meine Abhängige Variable einen Wert zwischen 1 und 5 annehmen kann?

Hmmm....weiß vielleicht jemand den genauen Befehl, den ich eingeben muss, so dass ein Vektor mit Zahlen zwischen 1 und 5 herauskommt?

Vielen Dank im Voraus!!!

Naja -predict- ohne Optionen berechnet die Wahrscheinlichkeiten für jedes outcome. Wenn Du eine neue Variable haben willst, die Werte zwischen 1 und 5 annimmt, wäre eine denkbare Möglickeit das Maximum der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten zu verwenden.

Etwa

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ologit foo bar
predict p1 p2 p3 p4 p5
egen pmax = rowmax(p1-p5)
g yhat = .
forv j = 1/5 {
    qui replace yhat = `j' if (float(p`j') == float(pmax))
}
drop p1-p5 pmax