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binär logistische Regression

BeitragVerfasst: Mo 19. Aug 2013, 23:27
von Cipolina
Hallo :)
Ich muss geschätze Parameter alpha und beta mit ner binären logistischen Regression machen, aber steh grade mal wieder voll auf dem Schlauch. Wahrscheinlich ist das ganz einfach udn ich komm grade aber einfach nicht drauf.

"Anschließend werden für die verschiedenen Gruppen binäre logistische Regressionen unter Kontrolle der Schulleistungen seperat berechnet, um die herkunftsspezifische Übertrittswahrscheinlichkeit auf das Gymnasium zu bestimmen."

Also meine Gruppen sind folgendermaßen aufgeteilt:
Soziale Klasse
-Einheimische
>unterschicht
>mittelschicht
>oberschicht
-Migranten
>unterschicht
>mittelschicht
>oberschicht
Bildung
-Einheimische
>niedrig
>mittel
>hoch
-Migranten
>niedrig
>mittel
>hoch

Ich hab also quasi 3 Variabeln: soziale Klasse (unter-, mittel-, oberschicht), Bildung (hohe, mittlere, niedrige) und Migrationshintergrund (ja, nein).
Für die Übertrittwahrscheinlichkeit hab ich die Variable Gymnasium (ja, nein)
Und Schulleistungen ist der zstandartisierte und gespiegelte Notendurchschnitt, also Mittelwert=0 und Standartabweichung=1.

Kann mir da eben jemand auf die Sprüng helfen und mir sagen wie man das umsetzt?
Liebe Grüße,
Cipolina

Re: binär logistische Regression

BeitragVerfasst: Di 20. Aug 2013, 12:42
von daniel
Ich verstehe das Problem nicht vollständig. Du kennst schon den -logit- Befehl um binäre logistische Regressionen zu schätzen? Du kennst den -if- qualifier, der das sample eingrenzt? Willst Du etwas in der Art

Code: Alles auswählen
logit depvar indepvar if (groupvar == #)