F018.关于Stata求边际影响mfx和margins的命令（边际效应）
边际影响在回归分析中很重要。
（1）对于线性模型边际影响就是其系数beta；
（2）对于非线性模型边际影响是不等于系数值的，特别是如：logit、probit、tobit、mlogit，ologit等模型
在stata中求边际影响的命令，早期是用mfx
但stata11以后，命令为margins（虽然mfx命令也可以用，但是功能不如margins强大）；
margins&命令很强大，正因为强大，所以，命令也变的复杂，可以处理许多情况（手册上面有详细的例子），
对于不同的模型采用的参数也是不同的，因此，在用margins求边际影响的时候，一定要查看该命令的帮助，看看该命令可以用哪些参数。
每个模型估计的命令都有postestimation&
&，即估计后可以做的。
mlogit&命令就有对应的&&postestimation
-- Postestimation tools formlogit
几个简单的例子
*例子1：线性回归模型
sysuse auto, clear
reg price weight rep78
margins, dydx(*)&
margins, dydx(rep78)&
margins, dydx(rep78)&
at(weight==2000)&&
*****************************************************************************
*例子2：&probit&模型
sysuse auto, clear
probit foreign price weight rep78
margins, dydx(*)&
margins, dydx(rep78)&
margins, dydx(rep78)&
at(weight==2000)&&
*************************************************************************
*例子3：&mlogit&模型
sysuse auto, clear
tab rep78&
mlogit rep78 mpg displ, base(5)&
*mlogit回归结果有多个方程，因此，需要计算不同方程的边际影响
*计算rep78分别等于1,2,3时的边际影响
margins, dydx(*) predict(outcome(1))
margins, dydx(*) predict(outcome(2))
margins, dydx(*) predict(outcome(3))
*****************************************************************************
*例子4;ivprobit&模型
webuse laborsup
ivprobit fem_work fem_educ kids (other_inc=
male_educ)
*计算平均边际影响:&关键是后面的选项&predict(pr)
* pr calculates the
probability of a positive outcome..
dydx(*)&&predict(pr)
*****************************************************************************
*例子5;tobit&&模型
auto,clear
wgt =weight/100
mpg wgt price,ll(17) ul(24)
dydx(*)predict(ystar(17,24))
dydx(*)predict(& &
*****************************************************************************
*例子6;xtlogit&&模型*面板数据的其他命令，也是类似，一定要去查manual里面的介绍webuse
union,clear
xtlogit union age grade i.not_smsa south##c.year
margins,dydx(*)&&predict(pu0)
****************************************************************************
*ivprobit模型的边际影响和结果的导出
sysuse auto, clear
&foreign&&rep78
head (mpg=weight)
outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel
tstat&&bdec(3)&
&tdec(3) asterisk(tstat)
parenthesis(tstat)& &ctitle(beta)
margins, dydx(*) predict(pr)&post
outreg2 using d:\ivprobit.xls, excel
tstat&&bdec(3)&
&tdec(3) asterisk(tstat)
parenthesis(tstat)&
&ctitle(margins)
****************************************************************************
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。为什么spss与excel算出来的回归系数不一样_百度知道
为什么spss与excel算出来的回归系数不一样
但是spss求出来是个正数.152了么.？但是excel里面出来的竟然是12.！首先是从excel里面导入spss的数据会出现2.xxx的..，但是发现个事情啊.152，应该就是0.！还有就是变量的系数.这样的东西.！excel求出来的常量是个复数，本人对于spss并不是非常熟练：发现系数那里差别巨大，貌似直接输入也不行，求那个系数么...当然了，spss里面求出来是.但是线性相关我觉得我不会弄错啊..最近忙着算毕业论文么.在线等指教..想问下到底是怎么回事儿啊，但是我不知道咋改.囧然后就是用线性相关
两个软件结果的精度是一致的。另外，这个不用怀疑，请检查操作是否正确，看是否看错了值正常操作下
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本帖最后由 wanghaidong918 于
03:53 编辑
请问一下，我用tenure对lnwx、x2以及其他变量做ivprobit，其中x2是内生，用的是两阶段的，跑完之后打mfx,var(lnwx) ，出来下面这样的结果，这个说equation(s) tenure not found 是什么意思，下面给我计算出来的是边际效应吗？我试着mfx,at(lnwx=**) var(lnwx) 输入不同的lnwx值，计算出来都一样，这是怎么回事？求高手相助！！PS：我用的是SE11.2版
是不是用两步法的原因？那在两步法的情况下如何计算边际效应呢？
. mfx, var(lnwx)
warning: equation(s) tenure not found
warning: equation list empty. Default full variable list used.
Marginal effects after ivprobit
& && &y&&= Fitted values (predict)
& && && &=&&.
------------------------------------------------------------------------------
variable |& && &dy/dx& & Std. Err.& &&&z& & P&|z|&&[& & 95% C.I.& &]& && &X
---------+--------------------------------------------------------------------
& & lnwx |&&-.2298414& && &.04134& &-5.56& &0.000&&-.310865 -.148818& &6.58501
------------------------------------------------------------------------------
Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编辑效应，你只能使用ML估计了。
After ML or twostep
predict [type] newvar
[, statistic rules asif]
predict [type] {stub*|newvarlist}
Description
------------------------------------------------------------------ ...
载入中......
本帖最后由 老树皮 于
23:53 编辑
Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编辑效应，你只能使用ML估计了。
& & After ML or twostep
& && &&&predict [type] newvar [if] [in] [, statistic rules asif]
& & After ML
& && &&&predict [type] {stub*|newvarlist} [if] [in] , scores
& & statistic& && &Description
& & -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
& && &xb& && && &&& the default
& && &stdp& && && &standard error of the linear prediction
& && &pr& && && &&&probability o not available with two-step estimator
总评分:&论坛币 + 10&
学术水平 + 1&
热心指数 + 1&
mfx, predict (p) eq(lnwx)
夸克之一 发表于
mfx, predict (p) eq(lnwx)谢谢，但我输入之后显示下面这样，怎么办？
. mfx,predict(p) eq(lnwx)
probabilities not available with two-step estimator
夸克之一 发表于
mfx, predict (p) eq(lnwx)我跟另一个贴提到的问题一样，这个mfx,var(lnw) 计算出来的dy/dx跟估计的lnw的估计系数是一样的，怎么回事？
老树皮 发表于
Help中说的很明白。two-step后不能预测概率只能预测latent variable，所以是一样的；
要得到对预测概率的编 ...谢谢你，再请问一下，既然可以计算出Xb，是否可以把Xb带入到标准正态分布密度函数中，再乘以相应的估计系数，这是否就是边际效应？
stardust_11 发表于
谢谢你，再请问一下，既然可以计算出Xb，是否可以把Xb带入到标准正态分布密度函数中，再乘以相应的估计系 ...算法应该不是你说的那样。给定x，先计算出p(xb)以及p((x+delta_x)b)，做差然后再除以delta_x,也就是(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x。这个非常麻烦：每个观察上的X都不一样，你要分别计算出来，然后再平均；而且对于delta_x取多大的值也是个问题，我估计去边际效应对delta的取值可能会比较敏感。
如果你真要这么做的话，把margins的ado file调出来好好研究研究，看看stata 官方命令是怎么做的。
老树皮 发表于
算法应该不是你说的那样。给定x，先计算出p(xb)以及p((x+delta_x)b)，做差然后再除以delta_x,也就是(p(xb ...具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x当delta_x趋于零的时候就是等于标准正态分布密度函数值乘以相应的估计系数吧？
不过要计算平均值处的边际效应可能比较麻烦，但可以计算每个观察的边际效应，再平均，报告这个平均值或许也有意义？
stardust_11 发表于
具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x ...具体的算法不清楚，但理论上来说，如果要估计边际效应的那个变量时连续的，(p(xb)-(x+delta_x)b)/delta_x当delta_x趋于零的时候就是等于标准正态分布密度函数值乘以相应的估计系数吧？
不过要计算平均值处的边际效应可能比较麻烦，但可以计算每个观察的边际效应，再平均，报告这个平均值或许也有意义？
&&您好，请问标绿的部分在logit里面怎么实现呢？？我看了一下mfx和margins都没有对应的程序
&&还是说要 margins in 1 一个一个来？？这个感觉太麻烦 因为我有13个因变量 2653个观测
&&谢谢您！！
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论坛法律顾问：王进律师风场与风力机尾流模型研究--《兰州理工大学》2010年硕士论文
风场与风力机尾流模型研究
【摘要】：
风力发电技术作为新能源技术的一种,近几年来在我国已经初步成熟。在分析国内外风电技术现状的基础上,通过对葛劳渥旋涡理论的介绍,应用直流电产生的磁场模拟流经叶片后产生的尾流的特性,得出漩涡的诱导速度与磁场强度的关系,求出相应的关系式。
本文采用平均风速分量和湍流分量相叠加的风速模型。在这种模型中,平均风速可在一定的时间尺度内保持不变,风速的变化由湍流分量给出。风场内的大气流动平均速.度符合威布尔(Weibull)分布函数,而湍流分量通过对随机过程的基本理论的研究,应用修正的Von Karman函数来描述自然界风的分布,在比较几种现有风速模型的基础上采用了一种基于自回归理论的风速模型,用Yule-Walker方程确定出自回归模型的各自回归系数,用自回归模型表示,得到风速模型的表达式。通过对比实际风速变化和风速模型的仿真结果,验证了这种风速模型的正确性。研究常用的风力机风轮转矩输出数学计算模型,采用基于叶片微元受力分析的风力机风轮转矩计算模型进行建模仿真,确定出输出功率的变化。、
在风电场中,由于尾流的影响,坐落在下风向的风电机组的风速将低于坐落在上风向的风电机组的风速。Jensen模型较好地模拟了平坦地形的尾流情况。而Lissaman提出的针对各台风机的位置高低变化建立的Lissaman模型,较好地近似模拟有损耗的非均匀风速场。由于机组间尾流效应的影响,根据在某一风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同,模拟了下游风力机风速的变化。并对下游风力机受上游风力机的投影的遮挡面积、两个风电机组的距离与风轮半径的比值,及各台风机的位置高低不同等参数对下游风力机风速的影响进行了分析,进而确定出较理想情况下,下游风力机离上游风力机的距离和尾流效应对风机输出功率的影响,并进行了实例分析,证明了该模型的有效性。
【关键词】：
【学位授予单位】：兰州理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TK83【目录】：
ABSTRACT9-10
第1章 绪论10-20
1.1 引言10-11
1.2 国内外风电开发现状11-15
1.2.1 国外开发现状12-14
1.2.2 国内开发现状14-15
1.3 国内外风场的研究现状15-17
1.3.1 国内研究现状15-16
1.3.2 国外研究现状16-17
1.4 风速和风力机尾流的基本理论模型和研究现状17-18
1.4.1 风速的基本理论模型17
1.4.2 风力机尾流的基本理论模型17-18
1.4.3 研究现状18
1.5 本文的研究内容18-20
第2章 风力机的基本理论及编程软件简介20-29
2.1 风力机的基本理论20-23
2.1.1 贝茨理论20-21
2.1.2 叶素理论21-23
2.2 葛劳渥旋涡理论23-28
2.2.1 风轮的旋涡系23
2.2.2 对应电路与诱导速度的确定23-26
2.2.3 轴向推力的计算26
2.2.4 当地功率系数26-28
2.3 MATLAB简介28
2.4 本章小结28-29
第3章 风场模型的设计与仿真29-42
3.1 自然界风速的变化规律29-31
3.2 基于自回归理论的风速建模31-35
3.2.1 随机过程的基本理论31-33
3.2.2 自回归模型33-34
3.2.3 基于谱密度分析的风速模型34-35
3.3 风速模型的修正35-37
3.3.1 风剪36
3.3.2 塔影36-37
3.3.3 上游风力机尾流的影响37
3.4 风速模型的仿真与结果分析37-41
3.4.1 Matlab仿真程序37-39
3.4.2 基于自回归理论的风速仿真波形39-41
3.4 本章小结41-42
第4章 风力机翼型的研究与仿真42-52
4.1 风力机翼型的参数42-43
4.2 风力机翼型的空气动力学概念43-46
4.2.1 作用在风力机翼型上的空气动力43-44
4.2.2 影响翼型空气动力特性的主要因素44-46
4.3 风力机翼型的几何参数与气动特性之间的关系46-47
4.3.1 翼型几何参数与最大升力系数的关系46-47
4.3.2 翼型几何参数与阻力系数的关系47
4.3.3 翼型几何参数与力矩系数的关系47
4.4 风力机转矩建模方法47-50
4.5 风力机转矩和效率的仿真方法50-51
4.6 本章小结51-52
第5章 风力机尾流模型的求解及参数分析52-68
5.1 风力机尾流JENSEN模型52-55
5.2 风力机尾流LISSAMAN模型55-59
5.3 上游风力机尾流遮挡的影响59-61
5.4 参数分析61-64
5.4.1 ν_2随β的变化规律61
5.4.2 ν_2随m的变化规律61-62
5.4.3 ν_2随h/(h+H)的变化规律62-63
5.4.4 m的确定63-64
5.5 尾流效应对风力机输出功率的影响64
5.6 算例分析64-65
5.7 本章小结65-68
结论与展望68-72
参考文献72-77
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录78
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AMOS中的标准化回归系数为何与效应值是一样的？收藏
请各位大侠帮忙看看，
一直未弄清楚此问题。结构方程模型中的标准化回归系数为何与后面的直接效应值完全一样？
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