嵌套logit模型在市场营销

❶ 计量经济学中的嵌套模型是什么

可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。

❷ logit模型是否考虑多重共线性

logit模型要考虑自变量之间的多重共线性，但是和普通模型不一样，因为logit模型不是线性的。

由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。

(2)嵌套logit模型在市场营销扩展阅读：

logit模型是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。

线性回归模型的一个局限性是要求因变量是定量变量(定距变量、定比变量)而不能是定性变量(定序变量、定类变量)。但是在许多实际问题中，经常出现因变量是定性变量(分类变量)的情况。可用于处理分类因变量的统计分析方法有：

判别分析( Discriminantanalysis)、 Probit分析、 Logistic回归分析和对数线性模型等。在社会科学中,应用最多的是 Logistic回归分析。

Logistic回归分析根据因变量取值类别不同，又可以分为二元 Logistic回归分析和多元 Logistic回归分析，二元 Logistic回归模型中因变量只能取两个值1和0(虚拟因变量)，而多元 Logistic回归模型中因变量可以取多个值。

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

❸ 什么是混合logit模型

混合模型（hy
id
model）
过程开发模型又叫混合模型（hy
id
model），或元模型（meta-model）,把几种不同模型组合回成一种混合模型，答它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。
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我也在研究这个模型，如果有什么更深入的体会，再回复你

❹ 条件logit模型和多项式logit模型有什么区别

（来1）二者的根本区别在于广义源化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。
（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。
（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。
（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。

❺ 怎样用stata做嵌套logit模型

||命令格式：
nlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [|内| 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 多项logit模型怎么用SPSS来做

在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

❼ 求助，多元logit模型的结果解释

S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验自变量对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是自由度,在分析中不用解释.
实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp(B),称为OR.还有sig,其它的可以不管.

❽ 求教怎么用stata处理多层次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模型的缺点

虽然Logit模型能够在复一定制程度上克服模型事后预测事前事件的缺陷，综合了FR模型中FR概率分析法和KLR模型中信号分析法的优点，但是，它只是在利率、汇率等几个主要金融资产或经济指标的基础上预警投机冲击性货币危机，与一般货币危机预警还有所差异。所以仅用几个指标来定义货币危机从而判断发生货币危机的概率就会存在一定问题，外债、进出口、外汇储备、不良贷款等因素对货币危机的影响同样非常重要。

❿ 嵌套logit模型的数据样本应该是什么样的

如果是binary choice的话用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。