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目录

• 1. 应用背景
• 2. 多元 Logit 模型
  • 2.1 模型设定
  • 2.2 模型系数解读
• 3. 应用实例
  • 3.1 数据结构描述
  • 3.2 模型估计
  • 3.3 假设检验
  • 3.4 预测概率值与概率值的图形显示
  • 3.5 拟合优度
  • 3.6 其他思考
• 参考文献

1. 应用背景

在实证研究中，我们会遇到被解释变量为类别变量的情形。在部分情境下，被解释变量为非此即彼的二元选择变量 (如是否考取大学、是否结婚等)，即我们熟知的0-1变量，此时应采用二元 Logit 模型进行估计；但在很多情形中，被解释变量涉及 3 种以上的类别变量。

例如：

• 人们的职业选择可能受到父母职业及其受教育水平的影响。我们可以探究一个个体的职业选择与父亲职业选择的相关关系，其中被解释变量职业选择包括了多种职业类别。
• 进入高中后学生可以自由选择综合课程、职业课程和学术课程。他们的选择可能受其写作成绩和社会经济地位的影响。

在这些情境下，我们需要采用多元 Logit 模型进行估计。

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