下载文档原格式
在Stata中，logistics回归是一种用于解决二元变量问题的回归方法，例如预测某个人是否会购买某种产品，或者预测某个人是否会患有某种疾病等。
以下是logistics回归结果的一些主要指标及其解读：
1. 系数：系数表示自变量对因变量的影响程度，正系数表示正向影响，负系数表示负向影响。
2. 标准误差：标准误差是对系数的一种度量，表示系数的不确定性。
标准误差越小，表示系数越精确。
3. Z统计量：Z统计量是系数的一种标准化度量，它可以用来比较不同模型中系数的显著性。
4. P值：P值表示在零假设下，观察到当前数据的概率。
通常，如果P值小于显著性水平（例如0.05），则拒绝零假设，认为自变量对因变量有显著影响。
另外，Stata中logistics回归的结果还包括一些其他有用的信息，例如整个模型的F检验-方差检验结果、相关系数R的平方（R-squared）以及调整后的拟合优度（Adj R-squared）等。
其中，F检验-方差检验结果用于表明拟合方程是否有意义。
R-squared表示模型的拟合优度，值越大说明模型预测越准确。
Adj R-squared表示调整后的拟合优度，因为R2会随着变量的变化而变
化，但拟合优度不会随其改变，所以需要进行调整来正确衡量模型的拟合优度。
总之，解读Stata logistics回归结果需要仔细分析各个指标及其意义，以便正确评估模型的拟合效果和预测能力。
stata二元logistic回归结果解读在Stata中进行二元Logistic回归分析后，你将得到一系列的输出结果。
以下是如何解读这些结果的简要指南:1.模型拟合信息:●Pseudo R-squared :伪R方值，表示模型对数据的拟台程度。
其值介于0和1之间，越接近1表示模型拟合越好。
●Lkliloo ratio test :似然比检验，用于检验模型的整体拟台优度。
2.系数估计值:●B:回归系数，表示自变显每变化-一个单位时，因变显的预测值的变化。
●odds Ratio :优势比。
表示自变量变化-个单位时。
事件发生与不发生的比率的倍数。
计算公式为exp(B) 。
3.显菩性检验:●Pr(>2D:P值，用于检验回归系数的显著性。
通常，如果P值小于预设的显著性水平(如0.05) ，则认为该变量在统计上是显著的。
4. 95%置信区间:●Lower 和Upper:分别为回归系数的95%置信区间的下限和上限。
如果这个区间不包含0，那么我们可以认为该变量对事件的发生有影响。
5.变量信息:●x:自变量名称。
●e(b): Stata自动计算并给出的回归系数估计值。
●(exp(b) :优势比的计算值。
● 伊用:参考类别。
对于分类变量，Stata默认使用第一个类别作为参考类别。
6.模型假设检验:●Heteroskedasticiy:异方差性检验，用于检验误差项的方差是否恒定。
如果存在异方差性，可能需要考虑其他的回归模型或者对模型进行修正。
●Linearity:线性关系检验，用于检验自变量和因变量之间是否为线性关系。
如果不是线性关系，可能需要考虑其他形式的模型或者使用其他转换方法。
7.模型诊断信息:● AlIC, BIC:用于评估模型复杂度和拟合优度的统计星。
较低的值表示更好的拟合。
●Hosmer-Lemeshow test: 霍斯默勒梅肖检验，用于检验模型是否符合Logistic回归的前提假设(比如比例优势假设)。
stata中logit回归结果解读在Stata中进行logit回归分析是一种常用的统计方法，它可以用来研究因变量为二元变量（例如成功或失败、生还或死亡）与自变量之间的关系。
通过logit回归分析可以了解自变量对因变量的影响以及它们之间的相关性。
本文将解读和解释Stata中logit回归结果。
首先，我们需要关注的是回归方程中的系数（Coefficient）和截距（Intercept），它们提供了每个自变量的影响以及截距对因变量的基线影响。
系数可以通过指数化来解读。
例如，如果一个自变量的系数为0.5，那么它与因变量之间的关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率增加50%”。
同样地，如果系数为-0.5，那么关系可以被解释为“自变量的每单位变化导致因变量发生的概率减少50%”。
截距代表在其他自变量不变的情况下，因变量的基线概率。
其次，我们需要关注的是p-值（P>|z|），它提供了系数的统计显著性。
通常，如果p-值小于0.05（通常也可以选择0.01），则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有统计显著的影响。
如果p-值大于0.05，则我们无法得出该自变量对因变量有显著影响的结论。
除了系数和p-值之外，还需要关注估计的标准误差（Std. Err.）和置信区间（Conf. Interval）。
标准误差反映了估计系数的精确度，它用于计算置信区间。
置信区间告诉我们，我们对于真实参数的估计有多大的信心。
通常，如果一个置信区间不包含0，则我们可以得出结论，即该自变量对因变量有显著影响。
在回归结果中还可以查看伪R方（Pseudo R-squared）的值，它衡量模型的拟合优度。
不同的伪R方有不同的计算方式，例如Cox and Snell伪R方和Nagelkerke伪R方。
值越接近1，模型的拟合优度越好。
此外，还可以查看回归模型的拟合优度检验（Goodness of Fit Test），例如卡方检验（Chi-squared test）。
Stata有序逻辑的实现与结果释义
有序逻辑针对的情况是自变量Y有两种意思的情况，并且分类的变量顺序是有意义的。
例如自变量的分类有：优秀、良好、一般
如何在stata里面实现有序logit回归
Stata中实现有序逻辑的回归命令为：
oligit 因变量Y 自变量X 控制变量1 控制变量2 .......控制变量X
标准误可以通过以下方式进行调整：
1.选择异方差稳健标准误
2.选择聚类稳健标准误
如果是面板数据的话，我们可以通过LSDV法加如个体虚拟变量的方式去控制个体效应，或者可以加入时间虚拟的变量的方式去控制时间效应。
回归结果的意义：
Number of observation 回归的样本量
Prob>chi2= ？一般小于0.05就还算可以
Coef 回归的贝塔系数
Std err 标准误
z值和p值得区别在于假设的不同。
stata logit回归系数or-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在引导读者了解本篇文章的主要内容和目标。
在本部分，我们将简要介绍logit回归和Stata软件，并强调logit回归系数的重要性和解释。
此外，我们还将讨论logit回归系数的局限性，并提出未来研究的建议。
logit回归是一种广泛应用于社会科学和统计分析领域的回归分析方法。
它适用于具有二元因变量（如成功/失败、发生/未发生）的场景，旨在探索自变量与二元因变量之间的关系。
通过logit回归，我们可以估计自变量对于因变量的影响程度，并从中获得有关变量之间关系的重要信息。
Stata软件是一款功能强大、广泛使用的统计分析软件。
它提供了一系列的经济、社会和卫生领域统计分析方法的工具，其中包括logit回归。
Stata软件的优势在于其简单易用的界面和强大的功能，使得进行logit回归分析变得更加简单和高效。
本文的重点是logit回归系数的解释。
回归系数是logit回归模型中的关键输出，它们表示了自变量对因变量的影响方向和强度。
在本文的后续部分，我们将详细讨论如何解释logit回归系数，包括怎样判断系数的显著性、如何解释正负系数、以及如何比较系数的大小。
然而，虽然logit回归系数具有重要的信息价值，但它们也存在一些局限性。
在本文中，我们将探讨这些局限性，如共线性问题、模型拟合度以及不平衡数据集等，以便读者在使用logit回归系数时能够更全面地评估结果的可靠性和有效性。
最后，本文还将提出一些建议，以引导未来对logit回归系数的进一步研究。
鉴于这个话题的重要性和广泛应用，我们认为有必要深入研究更复杂的回归模型和扩展应用。
这些研究有助于提高logit回归系数的解释能力，进一步拓宽其在实际应用中的适用范围。
通过本文的阅读，读者将能够获得关于logit回归系数的全面理解，并为进一步研究和应用提供有益的指导。
接下来，我们将详细介绍logit 回归的概念和方法。
Stata中的logit命令1. 介绍在统计学和经济学中，logit模型是一种用于二分类问题的回归模型。
它是一种广义线性模型（GLM），常用于分析二元变量的概率与自变量之间的关系。
Stata是一种流行的统计软件，提供了logit命令来进行logit回归分析。
本文将详细介绍Stata中的logit命令，包括命令语法、参数解释、结果解读以及常见问题和注意事项等内容。
2. 命令语法在Stata中，使用logit命令进行logit回归分析的基本语法如下：logit dependent_variable independent_variables [if] [in] [weight], options其中，dependent_variable表示因变量（二元变量），independent_variables表示自变量（可以是连续变量或者分类变量）。
if、in和weight为可选参数，用于指定数据子集、样本权重等。
options为可选参数，用于控制回归模型的具体设定。
常见的options包括：•robust：使用鲁棒标准误估计回归系数；•cluster(varname)：进行聚类标准误估计；•vce(robust)：同时使用鲁棒标准误和聚类标准误；•nolog：不输出回归结果。
3. 参数解释logit命令的结果输出包括两部分：回归系数和模型拟合信息。
下面分别介绍这两部分的内容及其解释。
3.1 回归系数logit命令输出的回归系数表示自变量对于因变量的影响程度。
具体解释如下：•Coef.：自变量的系数估计值；•Std. Err.：系数估计值的标准误；•z：系数估计值与标准误之比，用于进行假设检验（z检验）；•P>|z|：假设检验的双侧p值，用于判断自变量是否显著影响因变量。
通常情况下，我们关注P值是否小于0.05，以确定自变量是否对因变量有显著影响。
3.2 模型拟合信息logit命令还输出了一些模型拟合信息，用于评估模型的拟合程度和预测能力。
stata logit回归模型结果解读
Logistic回归（Logit回归）是一种用于预测二元结果变量的统计模型。
它可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。
以下是
对Logit回归模型结果的解读。
首先，我们需要关注回归系数（coefficients）。
回归系数告诉我们当一
个自变量增加1个单位时，对因变量的影响。
回归系数的符号表示影响的方向，正值表示正向影响，负值表示负向影响。
系数的大小表示影响的强度，
绝对值越大意味着影响越强。
其次，我们关注回归系数的显著性。
显著性表示回归系数与因变量之间
的关系是否具有统计学意义。
如果回归系数的p值小于设定的显著性水平
（通常为0.05），我们可以认为这个自变量对因变量有显著影响。
此外，我们还可以通过回归系数的指数函数（指数翻译）来解释结果。
通过对回归系数应用指数函数，我们可以得到一个因变量增加1个单位时的
相对概率变化。
例如，一个自变量的回归系数为0.5，那么每增加1个单位，因变量的概率增加的相对比例为exp(0.5)。
最后，我们可以使用伪R^2来衡量模型的拟合优度。
伪R^2度量了模型
解释数据方差的程度，其值范围通常为0到1，越接近1表示模型的拟合优
度越好。
在进行Logit回归模型结果解读时，我们需要综合考虑以上几个方面的
内容。
通过解读回归系数及其显著性，应用指数翻译，并考虑伪R^2值，我
们可以对模型进行全面的理解和解释。
这样的解读将有助于我们理解自变量
对因变量的影响，并做出准确的预测。
stata中的logit命令
在Stata中，logit命令用于执行逻辑回归（logistic regression）分析。
逻辑回归是一种用于预测二元结果（即因变量只有两个值，通常表示为0和1）的回归模型。
logit命令的基本语法如下：
stata
logit depvar indepvars [if] [in] [weight], [options]
其中：
depvar 是指要预测的二元结果变量，即因变量。
indepvars 是指自变量列表，可以包括多个自变量。
[if] [in] [weight] 是可选的子句，用于指定样本、权数等选项。
[options] 是可选的参数，用于指定其他模型选项。
下面是一些常见的 logit 命令选项：
robust：使用稳健标准误来估计模型的不确定性。
cluster(group)：对模型进行聚类分析，以控制组内相关性。
l(beta)：输出模型参数的线性预测值。
estat gof：计算模型的整体拟合度指标。
estat classification：计算模型的分类准确率。
下面是一个示例，演示如何使用 logit 命令进行逻辑回归分析：
stata
logit depvar indepvars, robust
这将执行逻辑回归分析，并使用稳健标准误来估计模型的不确定性。
stata多元logistic回归结果解读【实用版】目录一、多元 logistic 回归的概念与原理二、多元 logistic 回归模型的建立三、多元 logistic 回归结果的解读四、实际案例应用与分析五、总结正文一、多元 logistic 回归的概念与原理多元 logistic 回归是一种用于分析多分类变量与二元变量之间关系的统计分析方法。
它可以对多个自变量与因变量之间的关系进行同时分析，适用于研究多个因素对某一现象的影响。
logistic 回归是一种分类回归方法，它将二元变量（如成功/失败、是/否等）与多个自变量之间的关系建模为逻辑斯蒂函数，从而预测因变量的概率。
二、多元 logistic 回归模型的建立在建立多元 logistic 回归模型时，首先需要将数据整理成合适的格式。
模型中，因变量为二元变量（通常用 0 和 1 表示），自变量为多元变量（可以是分类变量或连续变量）。
然后，通过添加截距项，构建多元logistic 回归模型。
在 Stata 软件中，可以使用命令“logit”来实现多元 logistic 回归分析。
三、多元 logistic 回归结果的解读多元 logistic 回归的结果主要包括系数、标准误、z 值、p 值、OR 值等。
其中，系数表示自变量对因变量的影响程度，正系数表示正相关，负系数表示负相关；标准误表示系数的估计误差；z 值表示系数除以标准误的值，用于检验系数的显著性；p 值表示假设检验的结果，一般小于0.05 认为显著；OR 值表示风险比，表示一个自变量对因变量的影响程度。
四、实际案例应用与分析假设我们研究一个城市居民的出行选择行为，希望了解影响居民选择不同交通方式的因素。
我们可以建立一个多元 logistic 回归模型，将居民的出行方式作为因变量（二元变量），交通方式的类型、出行距离、出行时间等因素作为自变量。
通过分析模型结果，我们可以得到各个因素对居民出行选择行为的影响程度，从而制定更有针对性的交通政策。
stata有序逻辑回归模型（最新版）目录1.介绍有序逻辑回归模型2.有序逻辑回归模型的假设和原理3.有序逻辑回归模型的步骤4.有序逻辑回归模型的应用实例5.总结正文一、介绍有序逻辑回归模型有序逻辑回归模型（Ordered Logistic Regression Model）是一种用于解决有序变量问题的统计分析方法。
它基于 Logistic 回归模型，但可以处理有序变量，如等级评分、排名等。
在社会学、心理学、医学等领域，研究者经常需要对这类有序变量进行分析，因此有序逻辑回归模型具有很高的实用价值。
二、有序逻辑回归模型的假设和原理1.假设：有序逻辑回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，且因变量为有序变量。
2.原理：有序逻辑回归模型通过引入虚拟变量，将有序变量转换为多个二分类变量，然后运用 Logistic 回归模型进行分析。
具体操作包括：对每个有序变量类别的中点进行赋值，计算每个类别的累计概率，并以此作为虚拟变量的取值。
最后，利用 Logistic 回归模型估计参数，并根据参数解释变量对因变量的影响。
三、有序逻辑回归模型的步骤1.确定因变量为有序变量，并确定变量类别。
2.计算每个类别的累计概率，并计算虚拟变量。
3.运行 Logistic 回归模型，得到参数估计值。
4.根据参数估计值，解释自变量对因变量的影响。
5.检验模型的拟合度，如使用拟合优度（R）等指标。
四、有序逻辑回归模型的应用实例以学生学习成绩为例，研究者关心学生成绩等级（优秀、良好、及格、不及格）与学习时间、学习方法等因素之间的关系。
通过有序逻辑回归模型，可以分析这些因素如何影响学生成绩等级。
五、总结有序逻辑回归模型是一种有效的分析有序变量问题的方法，通过引入虚拟变量，将有序变量转换为多个二分类变量，然后运用 Logistic 回归模型进行分析。
第1页共1页。
stata中logit回归结果解读Stata中的logit回归是一种广泛使用的统计方法，用于分析二分类数据的影响因素。
logit回归模型可以帮助研究者理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。
通过解释logit回归结果，研究者可以了解特定自变量对概率的影响程度及方向。
在进行logit回归之前，首先要明确研究目的并确定合适的自变量。
logit 回归的因变量必须是二元分类变量（例如“是”或“否”），而自变量可以是连续或者分类变量（例如性别、年龄、收入等）。
在得到logit回归结果之后，我们需要关注下列几个方面来解释结果：估计参数（Estimate）、标准误差（Std. Err.）、Z值（z value）、P值（P> z ）以及置信区间（Conf. Interval）。
首先，估计参数（Estimate）表示自变量的系数估计值。
系数正负值反映了自变量与因变量之间的关系方向，正值表示自变量与因变量正相关，负值表示自变量与因变量负相关。
系数绝对值的大小表明了自变量对因变量的影响力大小，绝对值越大，影响越强。
其次，标准误差（Std. Err.）表示估计参数的稳定性。
标准误差越小，表示估计参数的稳定性越高，可靠程度越大。
通常情况下，我们希望标准误差越小越好。
第三，Z值（z value）是估计参数与标准误差的比值。
Z值的绝对值越大，表示估计参数显著性越高。
在一般情况下，当z值大于1.96时，我们可以认为该估计参数是显著的。
其次，P值（P> z ）是用来判断估计参数是否显著的重要指标。
P值越小，表示估计参数的显著性越高。
一般情况下，若P值小于0.05，我们可以认为该估计参数是显著的。
最后，置信区间（Conf. Interval）表示估计参数的可信程度。
95置信区间是指如果我们对同一总体进行多个样本研究，其中包含的参数估计结果在95的情况下将处于这个区间内。
一般情况下，若置信区间不包含0，我们可以认为该估计参数是显著的。
第13章StataLogistic回归分析⽬录前⾯我们讲述得回归分析⽅法都要求因变量是连续变量，但很多情况下因变量是离散得⽽⾮连续得。
例如，公司招聘⼈才时根据对应聘⼈员得特征做出录⽤或者不录⽤得评价、毕业学⽣对职业得选择等。
这时就需要⽤到Logistic回归分析。
根据因变量得离散特征：常⽤得Logistic回归分析⽅法有3终，包括⼆元Logistic回归分析、多元Logistic回归分析以及有序Logistic回归分析等。
13.1⼆元Logistic回归分析我们经常会遇到因变量只有两种取值的情况，例如是否患病、是否下⾬等，这时⼀般的线性回归分析将⽆法准确刻画变量之间的因果关系，需要⽤其他的回归分析⽅法来进⾏拟合模型。
Stata的⼆项分类Logistic回归便是⼀种简便的处理⼆分类因变量问题的分析⽅法。
数据（案例13.1）给出了20名肾癌患者的相关数据。
试⽤⼆分类Logistic回归分析⽅法分析患者肾细胞转移情况（有转移y=1、⽆转移y=0）与患者年龄、肾细胞癌⾎管内⽪⽣长因⼦（其阳性表⽰由低到⾼3个等级）、肾细胞核组织学分级（由低到⾼共4级）、肾细胞癌组织内微⾎管数、肾细胞癌分期（由低到⾼共4期）之间的关系。
logit V1 V2 V3 V4 V5 V6 #本命令的含义时以V1为因变量，以V2 V3 V4 V5 V6 为⾃变量，进⾏⼆元Logistic回归分析，研究变量之间的因果影响关系。
其中⾃变量的影从上述分析结果可以看出由20个样本参与了分析，模型的F值（5，14）=1.64，P值（Prob > F）= 0.2135，说明模型整体是不显著的。
模型的可决系数（R-squared）为0.3695，模型的修正的可决系数（Adj R-squared）为0.1444，说明模型的解释能⼒也是⽐较差的。
下⾯的不过多赘述哈。
我们可以看出最⼩⼆乘线性模型的整体显著性、系数显著性以及模型的整体解释能⼒都是由较⼤提升看空间的。
stata多元logistic回归结果解读【原创版】目录一、什么是多元 logistic 回归二、多元 logistic 回归的结果解读1.Odds ratio（风险比）2.显著性水平（sig.）3.系数估计4.模型整体检验三、实例分析四、总结正文一、什么是多元 logistic 回归多元 logistic 回归是一种用于分析多自变量与二分类因变量之间关系的统计模型。
它可以帮助我们了解各个自变量对因变量的影响程度以及预测概率。
在 Stata 中，我们可以使用 logistic 回归命令进行分析，例如：logit depvar indepvar1 indepvar2...，其中 depvar 表示因变量，indepvar1、indepvar2 等表示自变量。
二、多元 logistic 回归的结果解读1.Odds ratio（风险比）Odds ratio（风险比）是一种衡量自变量对因变量影响程度的指标。
它表示当某个自变量取某一值时，事件发生的概率与该自变量取另一值时事件发生概率的比值。
在 Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的 OR 值，正值表示该自变量与因变量正相关，负值表示负相关，接近 1 表示关系较弱。
2.显著性水平（sig.）显著性水平是用来判断自变量对因变量影响是否显著的指标。
在Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的 sig.值。
一般而言，sig.值小于 0.05，我们认为该自变量对因变量的影响是显著的；sig.值大于等于 0.05，我们认为该自变量对因变量的影响不显著。
3.系数估计系数估计表示自变量对因变量的影响程度。
在 Stata 结果中，我们可以看到每个自变量的系数估计值。
系数值越大，表示该自变量对因变量的影响越大；系数值越小，表示影响越小。
4.模型整体检验模型整体检验可以帮助我们判断模型是否整体上显著。
在 Stata 中，我们可以使用 logistic 命令进行模型整体检验，例如：logit depvar indepvar1 indepvar2..., test(1)。
Stata中的logit命令简介在统计学中，logit回归是一种用于建立和分析二分类（二元）因变量和多个自变量之间关系的方法。
Stata是一种广泛使用的统计分析软件，提供了logit命令来执行logit回归分析。
本文将介绍Stata中的logit命令的使用方法、语法和相关参数，以及如何解读和解释logit回归结果。
logit命令语法在Stata中，使用logit命令执行logit回归分析。
其基本语法如下：logit dependent_var [indep_vars] [if] [in] [weight], options•dependent_var：二分类（二元）因变量，表示我们要预测或解释的变量。
•indep_vars：一个或多个自变量（独立变量），表示用于预测或解释因变量的变量。
•if：可选参数，用于指定要包含在分析中的观察条件。
•in：可选参数，用于指定要包含在分析中的观察单位。
•weight：可选参数，用于指定观察单位的权重。
除了基本语法外，logit命令还提供了许多可选参数（options），用于控制回归模型、输出结果等方面。
下面将介绍一些常用的可选参数。
常用参数oror参数用于计算指数形式的回归系数，其值表示因变量取值为1的概率相对于取值为0的概率的比值（即几率比）。
默认情况下，logit命令输出的是回归系数（log-odds ratio），使用or参数可以转换为几率比。
例如，执行以下命令：logit y x, or将输出包含几率比的回归结果。
robustrobust参数用于进行鲁棒标准误估计。
在logit回归中，默认使用了最大似然估计方法来估计模型参数，并假设观测之间是独立同分布的。
然而，在某些情况下，观测之间可能存在异方差性或相关性。
使用robust参数可以通过基于Huber-White标准误来纠正标准误估计。
例如，执行以下命令：logit y x, robust将输出包含鲁棒标准误估计的回归结果。
stata有序多分类logistic回归结果解读在Stata 中进行有序多分类logistic 回归（Ordered Logistic Regression）后，你会得到一个包含各种统计信息的输出。
以下是一些常见的结果和如何解释它们：1. Log-Likelihood（对数似然）： Log-Likelihood 值表示模型对观测数据的拟合程度，越高越好。
可以将不同模型的Log-Likelihood 用于比较模型的拟合程度。
2. Pseudo R-squared（伪R方）： Stata 输出的伪 R-squared （例如 McFadden's R-squared）用于度量模型的拟合度。
这个值的解释类似于其他 R-squared，即越接近1表示模型拟合越好。
3. 系数（Coefficients）：对于有序多分类 logistic 回归，你将获得多个系数，每个对应于一个类别。
这些系数表示每个自变量对从一个类别转移到下一个类别的对数几率的影响。
正系数表示增加了从一个类别到下一个类别的几率，而负系数表示减少了这个几率。
4. 概率比（Odds Ratios）： Odds Ratios 是指数化系数，表示每个自变量对从一个类别到下一个类别的几率的相对变化。
Odds Ratios 大于1表示增加了几率，小于1表示减少了几率。
5. Threshold Coefficients（阈值系数）：对于有序多分类logistic 回归，通常会有阈值系数，表示从一个类别到下一个类别的转变点。
阈值系数的正负影响了在哪个阈值点上几率达到50%。
6. 预测概率（Predicted Probabilities）： Stata 可以生成每个观测值属于每个类别的概率。
这可以帮助你了解模型对于每个类别的预测情况。
7. 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests）： Stata 可能提供一些用于检验模型整体拟合度的统计检验。
