嵌套logit模型在市場營銷

❶ 計量經濟學中的嵌套模型是什麼

可以通過對參數施加限制條件而被表示成另一個模型的特例的兩個（或更多）模型。

❷ logit模型是否考慮多重共線性

logit模型要考慮自變數之間的多重共線性，但是和普通模型不一樣，因為logit模型不是線性的。

由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。完全共線性的情況並不多見，一般出現的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。

(2)嵌套logit模型在市場營銷擴展閱讀：

logit模型是離散選擇法模型之一，屬於多重變數分析范疇，是社會學、生物統計學、臨床、數量心理學、計量經濟學、市場營銷等統計實證分析的常用方法。

線性回歸模型的一個局限性是要求因變數是定量變數(定距變數、定比變數)而不能是定性變數(定序變數、定類變數)。但是在許多實際問題中，經常出現因變數是定性變數(分類變數)的情況。可用於處理分類因變數的統計分析方法有：

判別分析( Discriminantanalysis)、 Probit分析、 Logistic回歸分析和對數線性模型等。在社會科學中,應用最多的是 Logistic回歸分析。

Logistic回歸分析根據因變數取值類別不同，又可以分為二元 Logistic回歸分析和多元 Logistic回歸分析，二元 Logistic回歸模型中因變數只能取兩個值1和0(虛擬因變數)，而多元 Logistic回歸模型中因變數可以取多個值。

邏輯分布（Logistic distribution）公式：P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β))。

❸ 什麼是混合logit模型

混合模型（hy
id
model）
過程開發模型又叫混合模型（hy
id
model），或元模型（meta-model）,把幾種不同模型組合回成一種混合模型，答它允許一個項目能沿著最有效的路徑發展，這就是過程開發模型（或混合模型）。實際上，一些軟體開發單位都是使用幾種不同的開發方法組成他們自己的混合模型。
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我也在研究這個模型，如果有什麼更深入的體會，再回復你

❹ 條件logit模型和多項式logit模型有什麼區別

（來1）二者的根本區別在於廣義源化線性模型中的聯系函數的形式。logit採用對數形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。
（2）應用上，普通logistic的響應變數是二元的，多元logistic的因變數可為多元。logit的響應變數可以是多元的。
（3）統計軟體spss中：logit屬於對數線性模型，分析結果主要為因變數和自變數之間的關系，可以細化到各分類因變數與分類自變數之間；logistic屬於回歸分析，分析結果為估計出自變數參數。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因變數只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變數和多分類有序因變數的logistic回歸。即因變數多於兩個的。
（4）當因變數是多類的，可以採用logistic，也可以用logit，計算結果並無多少差別。

❺ 怎樣用stata做嵌套logit模型

||命令格式：
nlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [|內| lev1_equation [|| lev2_equation ...]] || altvar: [byaltvarlist], case(varname) [nlogit_options]
例：容
webuse restaurant
nlogitgen type = restaurant(fast: Freebirds | MamasPizza, family: CafeEccell | LosNortenos | WingsNmore, fancy: Christophers | MadCows)
nlogittree restaurant type, choice(chosen) case(family_id)
logit chosen cost distance rating || type: income kids, base(family) || restaurant:, noconst case(family_id)

❻ 多項logit模型怎麼用SPSS來做

在logit分析的結果中 跟wald在一起的那個表格 就是對wald的檢驗 後面的sig就是wald檢驗是否顯著的判斷標准，它是對整體回歸系數是否顯著的檢驗 正如上面說的 它只是個參考值

❼ 求助，多元logit模型的結果解釋

S.E.是標准誤,表示估計值的平均誤差.wals是一個統計量,用檢驗自變數對因變數是否有影響的.它越大,或者說它對應的sig越小,則影響越顯著.df是自由度,在分析中不用解釋.
實踐應用中,關鍵的是解釋系數B,或者後面的Exp(B),稱為OR.還有sig,其它的可以不管.

❽ 求教怎麼用stata處理多層次logit模型

||命令格式回：
nlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [|答| lev1_equation [|| lev2_equation ...]] || altvar: [byaltvarlist], case(varname) [nlogit_options]
例：
webuse restaurant
nlogitgen type = restaurant(fast: Freebirds | MamasPizza, family: CafeEccell | LosNortenos | WingsNmore, fancy: Christophers | MadCows)
nlogittree restaurant type, choice(chosen) case(family_id) . nlogit chosen cost distance rating || type: income kids, base(family) || restaurant:, noconst case(family_id)

❾ Logit模型的缺點

雖然Logit模型能夠在復一定製程度上克服模型事後預測事前事件的缺陷，綜合了FR模型中FR概率分析法和KLR模型中信號分析法的優點，但是，它只是在利率、匯率等幾個主要金融資產或經濟指標的基礎上預警投機沖擊性貨幣危機，與一般貨幣危機預警還有所差異。所以僅用幾個指標來定義貨幣危機從而判斷發生貨幣危機的概率就會存在一定問題，外債、進出口、外匯儲備、不良貸款等因素對貨幣危機的影響同樣非常重要。

❿ 嵌套logit模型的數據樣本應該是什麼樣的

如果是binary choice的話用logit， stata 用logit的命令就行吧。如果是有很多choices， 就用multinormial logit，stata的命令是mlogit。