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Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 1
Dokumentation der LIMDEP-Befehlssprache für die DOSund die Windows-Version 7.0:
Befehlsübersicht für die im Methoden V - Kurs: Regressions-modelle für diskret abhängige Variablen nötigten Befehle
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Übersicht der wichtigsten LIMDEP-Befehle und ihrEntsprechungen in SPSS
Funktionsbereich: LIMDEP 7.0 SPSSfWin 10.0
Dateiverwaltung:
� Einlesen von Rohdaten� Einlesen von binären Da-
ten aus externer Datei� Speichern von binären
Daten in externer Datei� Speichern in anderen Da-
tenformaten (LOTUS /EXCEL)
READ;
LOAD;
SAVE;
WRITE;
DATA LIST
GET FILE
SAVE OUTFILE
SAVE TRANSLATE
Datentransformationen:
� Rekodierungen� Berechnen neuer Varia-
blen� Bedingte Zuweisungen
� Skalaroperationen
RECODE;
CREATE;CREATE; IF
CALC;
RECODE
COMPUTEIfDO IF ( )..END IF---
Fallauswahl� nach logischen oder arith-
metrischen Bedingungen� Ausschluß von Fällen mit
fehlenden Angaben
INCLUDE;REJECT;
SKIP
SELECT IF ()
(automatisch)
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 3
Funktionsbereich: LIMDEP 7.0 SPSSfWin 10.0
Statistikprozeduren� Schätzen einer multiplen
linearen Regression� Schätzen einer binären
logistischen Regression� Schätzen einer binären
probabilistischen Regres-sion
� Schätzen einer multino-mialen logistischen Re-gression (MNL)
� Schätzen einer ordinalenlogistischen /probabili-stischen Regression
� Schätzen eines konditio-nalen MNL
REGRESS;
LOGIT;
PROBIT;
LOGIT;
ORDEREDPROB;
NLOGIT;
REGRESSIONLOGISTICREGRESSION
PROBIT
NOMREG
PLUM
---
Erstellen von graphischenDarstellungen:� Histogrammen� Scatterplot
HISTOGRAM;PLOT;SPLOT;
GRAPH /BARGRAPH /SCATTERPLOT
Variablenverwaltung:� Erstellen von Variablen-
listenNAMELIST; Menü-Extras:
Sets definierenSets verwenden
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 4
Syntaxchart: Einlesen von Daten
READ ; Befehlsaufruf
NOBS = n ;[NREC= n ;] Anzahl der Fälle
NVAR = ; Anzahl der Variablen
NAMES= name1,name2,name3 ;NAMES= k; Anzahl der Zeilen mit Varia-
blennamen in der DatendateiFILE= Dateiname; Einlesen der Daten aus
externer Datei FORMAT= ( Fortranformat ) ;BLANKS ; Übersetzung von Leerstellen in
"fehlende Werte" (-999)Wichtig für Fortranformat !
Andere Einleseformate:
FORMAT = WKS; LOTUS-WorksheetsFORMAT = BINARY; binaeres DateiformatFORMAT = DIF; Data Interchange FormatOhne Formatangabe: Freies Format !
TEMP=Dateiname ; binäre Auslagerungsdatei
MAXVAR= k $ Maximale Variablenanzahl k der Auslagerungsdatei
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 5
Ab LIMDEP 7.0 Windows/NT:
Direktes Einlesen von Lotus-WKS oder EXCEL-XLS-Dateienist ohne Angaben zur Fall- und Variablenanzahl möglich ! DieDatenübernahme kann direkt im Dateneditor von LIMDEP 7NT erfolgen, wobei LIMDEP folgendes leistet:
1. LIMDEP übernimmt direkt die Spaltenköpfe als Varia-blennamen.
2. Der von SPSS als SYSTEM-MISSING-VALUE verwen-dete „ . “ wird von LIMDEP als fehlender Wert erkanntund intern umgesetzt.
Hierzu müssen Sie im Dateneditor die rechte Maustaste drük-ken und die Option „Import Variables“ wählen. Danach fragtSie LIMDEP, in welchem Verzeichnis Ihr Lotus oder ExcelArbeitsblatt liegt. LIMDEP importiert dann alle Variablen unddefiniert die Anzahl der eingelesenen Fälle.
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Syntax für Einlesen eines Lotus123-Worksheet:
READ ; FILE=Dateiname.WK1; FORMAT=WKS; NAMES $
Beispiel:
read; file=d:\meth5s01\limdep\eb30kurs.wk1;FORMAT=WKS; NAMES$
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Syntaxchart: Schätzung des multiplen linearen Re-gressionsmodells mit maximal 70 Prä-diktoren
REGRESS ;
LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVariablen
RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigen Variablen
ALG = STEP ; Anfordern der schrittweisen Regression
RH2 = Varnames ; Unabhängige Variablen, diezusätzlich/zwangsweise in dasModell aufgenommen werdensollen
PLOT ; STANDARD ; Plot der standardisierten Residuen
PLOT ( Varname ) ; Plot Residuen gegen Variable Varname
RES = Varname ; Speichern der Residuen unterVarname
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 9
KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Werte der A.V.
LIST; Ausgabe der geschätzten Werteder abhängigen Variablen, derResiduen und Konfidenzinter-valle
FILL ; Ersetzen fehlender Werte derA.V. durch geschätzte Werte
WTS=Varname $ Festlegung eines Gewichtungs-variablen für die Beobachtun-gen
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Syntaxchart: Binäre und multinomiale logistischeRegression
LOGIT; Befehlsaufruf
LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVar. (0 dient als Referenzkate-gorie !)
RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVars.
WTS= Varname , NOSCALE;
Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !
WTS= Varname, CHOICE BASED ;
Gewichtung der Beobachtungen nach der in derGrundgesamtheit beobachteten Verteilung der Wahlalterna-tiven.
MARGINAL EFFECTS ;
Berechnung der partiellen Ableitungen für die einzelnenU.V.s. ("Marginals")
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KEEP = Varname ;
Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V. bei Individualdaten.
Speichern der geschätzten Anteilswerte für die betrachte-te Alternative bei tabellierten/aggregierten Daten
RES = Varname ;
Speichern der Residuen bei Individualdaten
LIST $
Ausgabe der geschätzten Werte auf Fallebene:
1. Beobachteter Wert von Y2. Geschätzten Gruppenzugehörigkeit3. Geschätztes Residuum 4. Geschätztes Logit (Linearer Prädiktor)5. Geschätzte Wahlwahrscheinlichkeit (Y=1)
Limits:
Es können maximal 150 logistische Regressionskoeffizientengeschätzt werden.
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Syntaxchart: Erstellen von Scatterplots
PLOT ; Befehlsaufruf
LHS = Varname ; Variable der X-Achse
RHS= Varnames; Variablen der Y-Achse(Maximal 7 Vars.!)
TITLE = Titel der Grafik ;Erstellen eines Grafiktitels
REGRESSION ; Schätzung einer bivariaten Regression
FILL ; Verbindung der Datenpunktepro A.V. mit einer Linie
GRIDS ; Unterlegung mit Rasterlinien
ENDPOINTS = linker , rechter Grenzwert ;
Festlegung des Minimum undMaximum der X-Achse
LIMITS = untere, obere Grenzwert ;
Festlegung des Minimum undMaximum der Y-Achse
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SPIKES = bis zu 5 Werte ; Parallelen zur Y-Achse
BARS = bis zu 5 Werte $ Parallelen zur X-Achse
Syntaxchart: Erstellen eines multiplen Scatterplotsmit geschätzter Regressionsgerade
SPLOT ; Befehlsaufruf
RHS = Variablennamen ; Zu plottende Variablen
REGRESSION $ Anforderung der bivariaten Re-gression
Limits:
Maximal 8 Variablen
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Syntaxchart: Vereinbarung von Variablenlisten
NAMELIST; Befehlsaufruf
Name1=Varname1,...,Varname k ;Name2=Varname2,...,Varname l ;
..... Name10 $
LIMITS:
10 Variablensets mit insgesamt 100 Variablen
Bei Überschreitung des Limits können einzelne Variablen-listen mit dem Befehls:
namelist; delete name10 $
gelöscht werden !
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Arbeiten mit Systemdateien:
Syntaxchart: Erstellen einer binären Systemdatei
SAVE $ Angabe des Dateinamens + Suffix (*.dum , *.sav, *lpj) auf Anforderung
Einlesen einer Systemdatei
LOAD $ Angabe des Dateinamens + Suffix (*.dum , *.savoder *.lpj) auf Anforderung
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Syntaxchart: Binäre PROBIT-Regression
PROBIT ; Befehlsaufruf
LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVariablen mit „0" als Refe-renzkategorie
RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVariablen
WTS= Varname , NOSCALE;
Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !
WTS= Varname, CHOICE BASED ;
Gewichtung der Beobachtungen nach der in der Grundge-samtheit beobachteten Verteilung der Wahlalternativen.
KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V.
RES = Varname ; Speichern der Residuen
LIST $ Ausgabe der geschätzten Wertewie im LOGIT-Modell
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Syntaxchart: Vektoroperationen und bedingtes Erzeugenneuer Variablen. (Entspricht dem COMPUTE-Befehl in SPSS)
CREATE; Befehlsaufruf
NEUVAR = OPERATION (ALTVAR) $
Beispiel: Berechnung der geschätzten Werte von Y.
CREATE; YPREDICT = DOT(X,B) $
Erstellen neuer Variablen mit Hilfe logischer Abfragen:
CREATE; IF ( log.Bedingung) | NEUVAR=Wert1;
(ELSE) | NEUVAR= Wert2; (ENDIF) | weitere Transformationen ohne logische
Abfrage $
" | " ermöglicht es, mehrere Transformationen gleichzeitigdurchführen zu lassen, die mit " ; " jeweils zu trennen sind !
Dokumentation der möglichen Operationen:
Greene, W.H. (1995): LIMDEP 7 Quick Referenz GuideBellport, N.Y.: Econometric Software Inc.
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Syntaxchart: Skalaroperationen und bedingtes Erzeugenneuer Skalare.
CALCulate; Befehlsaufruf
Neuer Skalar = Wert ; Wertzuweisung
result; Unterdrücken in der Bild-schirmanzeige und im Aus-gabeprotokolls.
list $ Anzeigen des berechnetenErgebnisses und seine Proto-kollierung
Beispiel:
CALC; YCAT=3 $
Für die Skalarbearbeitung stehen folgende Funktionen zurVerfügung:
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Logische Vergleichsoperatoren für IF - Abfragen imCREATE / REJECT / INCLUDE - Befehl von LIM-DEP:
" = " : ist gleich" # " : ist ungleich" > " : ist größer als" < " : ist kleiner als " >= ": ist größer oder gleich" <= ": ist kleiner oder gleich
Logische Verknüpfungen:
" & ": und
“ | “: oder
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Syntaxchart: Rekodierung der Ausprägungen einerbzw. mehrerer Variablen
RECODE ; Befehlsaufruf
Varname1, Varname2, ...., Varnamek ;
Altwert1, Altwert2,.., Altwertl =Neuwert1;
* = Neuwert2 $ Zuweisung des Neuwert2 denobigen Variablen, wenn sie kei-nen der explizit genannten Alt-werte aufweisen
Limits:
Maximal 50 Einzelrekodierungen pro Variable
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Syntaxchart: Auswahl von Substichproben in LIM-DEP
Einbeziehen von Fällen in die aktuelle Analyse nach einerlogischer Abfrage:
INCLUDE;
logischer Ausdruck;
NEW $ Zurücksetzung auf die Ausgangsstichprobe
Ausschluß von Fällen aus der aktuellen Analyse nach logi-scher Abfrage: Gilt für alle nachfolgenden Modelle
REJECT ;
logischer Ausdruck;
NEW $ Zurücksetzen auf die Ausgangsstichprobe
LIMITS:
Nicht mehr als 8 Variablen pro Reject-Befehl. Bei Mehrbe-darf muß ein weiterer Reject-Befehl folgen, der implizit als„Und-Verknüpfung“ interpretiert wird.
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 26
Syntaxchart: Ordinale Schwellenwertmodelle
ORDERED PROB; Befehlsaufruf
LHS= Varname; Spezifikation der abhängigen-Variablen (0,1,2,...,k)
RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVariablen
WTS= Varname , NOSCALE;
Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !
LOGIT ; Wahl der logistischen anstattder kumulativen Normalver-teilungsfunktion
STR = Stratifikationsindikator ;
Schätzung von Schwellenwerten µ's für die einzelnen Sub-stichproben (Stratas)
KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V.
RES = Varname ; Speichern der Residuen
LIST ; Ausgabe der geschätzten Werte
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 27
1. Predicted Y: Vorhergesagte Gruppenzugehörigkeit(Kriterium höchste Einzelwahrscheinlichkeit)
2. ‘Residual’: Größte geschätzte Einzelwahrschein-lichkeit einer Wahlalternative
3. ‘Var 1': Geschätztes kumulatives Probit/Logit4. ‘Var 2': Geschätzte Wahrscheinlichkeit für die
beobachtete Alternative von Y
PARMS ; Speichern der µ's im b-Vektor
MARGINAL Effects; Partielle Ableitungen für den Mit-telwertsvektor der unabhängigenVariablen
SELECT; Schätzung eines kumulativenProbit/Logit-Modells bei zensier-ten Beobachtungen. Zuvor mußder Selektionsprozeß über ein bi-näres Probit modelliert werden.
$
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 28
Makroprogrammierung mit LIMDEP
Übersicht der Systemskalare von LIMDEP:
Lineare Modelle:
Skalar: Bedeutung:
SSQRD: Summe der Abweichungsquadrate der Resi-duen / (N-K)
RSQRD: Determinationskoeffizient R²
S: Wurzel aus SSQRD
SUMSQDEV: Summe der Abweichungsquadrate der Resi-duen
RHO: Autokorrelationskoeffizient (Durbin-Watson-Teststatistik)
DEGFRDM: N-K ;
SY: Standardabweichung von Y
YBAR: Mittelwert von Y
KREG: K: Anzahl der Regressionskoeffizienten
NREG: N: Stichprobenumfang
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LOGL: Log-Likelihood des aktuellen Modells
Nichtlineare Modelle:
KREG: K: Anzahl der Regressionsgewichte
NREG: N: Stichprobenumfang
LOGL: Log-Likelihood des aktuellen Modells
RHO: Interkorrelation der Fehlerterme inMehrgleichungsmodellen (Simultane Probit-modelle)
VARRHO: Geschätzte asymptotische Varianz desSchätzers für RHO
SYSTEMVEKTOREN:
b: Vektor der Regressionsgewichte
µ: Vektor der Schwellenwerte
VARB: Geschätzte asymptotische Kovarianzmatrixder Schätzer (Wald-Test)
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LIMDEP-Makro zur Berechnung des hierarchischen Mo-delltests:
Berechnung von: 1. McFadden Pseudo R²2. �-McFadden Pseudo R² im Vergleich zum Vormodell3. Globaler Likelihood-Ratio-�²-Test4. Partieller Likelihood-Ratio-�²-Test im Vergleich zum
jeweiligen Vormodell
Festlegung der Anzahl der Wahlalternativen der abhängigen Variable mit demfolgenden Befehl:
Calc; ycat= k $
Ausgangspunkt: Nullmodell
Procdure = hierinitType; Initialisierung der Hilfsskalare für hierarchischen Modelltest$Type; Ausführung nach der Schätzung des Nullmodells$Calc; NOLIST; ll0=logl$Calc; nolist; prh=0$Calc; nolist; hkreg=kreg $Calc; nolist; hlogl=logl $Calc; nolist; nkreg=kreg $calc; nolist; hmzr2=0$Endprocedure
Aufruf des Makros "hierinit" nach der Schätzung des Nullmodells mitdem Aufruf:
exec; proc=hierinit$
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Makro: hiertest
Proc = hiertest Type ; Durchführung des hierarchischen Modelltest$ Type ; McFadden's Pseudo R2 = (in %)$ Calc ; LIST; pr2=(1-(logl/ll0))*100$Type ; Delta Pseudo R2 (i.V.z. Vormodell) = $Calc ; LIST; pr2d=pr2-prh $Type ; Globaler-Likelihood-Ratio-X² = $ Calc ; LIST; lrc2g=2*(logl-(ll0)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfg= (ycat-1)*(kreg-nkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigg=(1-(chi(lrc2g,ddfg))) $Type ; Partieller-Likelihood-Ratio-X² (i.V.z. Vormodell) = $ Calc ; LIST; lrc2p=2*(logl-(hlogl)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfp= (ycat-1)*(kreg-hkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigp=(1-(chi(lrc2p,ddfp))) $Calc ; NOLIST; prh=pr2$Calc ; NOLIST; hkreg=kreg $calc ; NOLIST; hlogl=logl $ Endproc
Aufruf des Makros zum hierarchischen Modelltest nach derSchätzung des jeweiligen Folgemodells mit dem Aufruf:
exec; proc=hiertest $
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LIMDEP-Makro zur Berechnung des partiellen Modell-tests:
Berechnung von: 1. McFadden Pseudo R²2. �-McFadden Pseudo R² im Vergleich zum Fullmodell3. Globaler Likelihood-Ratio-�²-Test4. Partieller Likelihood-Ratio-�²-Test im Vergleich zum
Fullmodell
Festlegung der Anzahl der Wahlalternativen der abhängigen Variable mit demfolgenden Befehl:
Calc; ycat= k $
Ausgangspunkt: Fullmodell
Proc = partinittype; Initialisierung der Hilfsskalare für partiellen Modelltest$type; Ausführung nach der Schätzung der Full-Modells$type; und des Aufrufes von hiertest$calc; nolist; llf=logl$calc; nolist; pr2f=pr2$calc; nolist; lrc2f=lrc2g$calc; nolist; kregf=kreg$Endproc
Aufruf des Makros "partinit" nach der Schätzung des Fullmodells mitdem Aufruf:
exec; proc=partinit$
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Makro: parttest
Proc = parttest Type; Durchführung des partiellen Modelltests nach HOLM (1979)$Type ; McFadden's Pseudo R2 = (in %)$ Calc ; LIST; pr2=(1-(logl/ll0))*100$Type ; Delta Pseudo R2 (i.V.z. full model)= $Calc ; LIST; pr2d=pr2f-pr2 $Type ; Globaler-Likelihood-Ratio-X² = $ Calc ; LIST; lrc2g=2*(logl-(ll0)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfg= (ycat-1)*(kreg-nkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigg=(1-(chi(lrc2g,ddfg))) $Type ; Partieller-Likelihood-Ratio-X² (i.V.z.full model)= $ Calc ; LIST; lrc2p=2*(llf-(logl)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfp= (ycat-1)*(kregf-kreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigp=(1-(chi(lrc2p,ddfp))) $ Endproc
Aufruf des Makros "parttest" nach der Schätzung des je-weiligen Alternativmodells mit dem Aufruf:
exec; proc=parttest $
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LIMDEP-Makro zur Berechnung des McKelvey & ZavoinaPseudo R² für binäre bzw. ordinale Logit oder Probitmodelle.
Binäre / Ordinale Logits:
Proc = mzr2ltype; McKelvey&Zavoina R² Berechnung für bineare/ordinaleLOGITS$create; flogit=dot(x,b)$calc; nolist; mlogit=sum(flogit)/n $create;clogit2=((flogit-mlogit)^2) $type; McKelvey&Zavoina Pseudo R² (Aldrich&Nelson 1985) = (in %) $calc; list; mzr2 = (sum(clogit2) / (n*3.29 + sum(clogit2))) *100 $type; Delta M & Z Pseudo R² = (in %)$calc; list; dmzr2 =mzr2-hmzr2$calc; nolist; hmzr2=mzr2$delete; flogit,clogit2$endproc$
Binäre / ordinale PROBITS:
proc = mzr2ptype; McKelvey&Zavoina R² Berechnung für bineare/ordinale PRO-BITS$create; fprobit=dot(x,b) $calc; NOLIST; mprobit=sum (fprobit) / n $create; cprobit2=((fprobit-mprobit)^2) $type; McKelvey&Zavoina Pseudo R² (Aldrich&Nelson 1985) = (in%) $calc; LIST; mzr2= (sum(cprobit2) / (n + sum(cprobit2))) *100 $type; DELTA M & Z Pseudo R² = (in %) $calc; LIST; dmzr2=mzr2-hmzr2$calc; NOLIST; hmzr2=mzr2 $delete; fprobit,cprobit2$endproc
Dr. Wolfgang Langer - Verallgemeinerte Lineare Modelle - SoSe 2001 - 35
LIMDEP-Makro zur Berechnung des Aldrich & Nelson-Pseudo-R² für binäre Logit oder Probitmodelle und derkorrigierten Version von Veall & Zimmermann:
Proc = anpr2type; Berechnung des Aldrich & Nelson Pseudo R²$type; Anwendung für binäre Probits$Type; Korrektur nach Veall & Zimmermann (1994: 155) $Type; Aldrich & Nelson Pseudo R² = (in %) [unkorrigiert] $ Calc; list; anpr2= (lrc2g / (lrc2g + nreg)) * 100 $type; Obergrenze des Aldrich & Nelson Pseudo R²s = (in %)$calc; list; anpr2max = ((-2 * ll0 / nreg) / (1 - (2 * ll0 / nreg)) * 100)$Type; Korrigiertes Aldrich & Nelson Pseudo R² = (in %) $Calc; list; anpr2k= (anpr2 / anpr2max) * 100$Endproc
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