Graph blogit命令后预测概率的绘图

在使用Stata中的blogit命令估计分组数据的logit模型后，我正在寻找一种绘制二进制结果的预测概率的方法。 该图需要在y轴上显示预测概率，在x轴上显示连续变量（天数）

我尝试过UC LA的xi3和postgr3命令，但它们似乎与blogit命令不兼容

非常感谢你的帮助！如果您需要更多信息，请告诉我

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谢谢

如果我理解正确，一个简单的解决方案是创建一个反事实数据集，其中

pop_var

为1，然后简单地使用

predict

命令获得概率，如下所示：

webuse xmpl2
blogit deaths pop agecat exposed
replace pop = 1
predict probability

然后，您可以使用各种

双向

命令对其进行图形化处理，不管您想要什么。虽然我的示例没有连续的x轴，但它可能类似于：

twoway scatter probability agecat, by(exposed)

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您还可以在glm框架中采用以下方式适应此类模型：

webuse xmpl2, clear
list, clean noobs
blogit deaths pop agecat exposed
glm deaths agecat exposed, link(logit) family(binomial pop) nolog
replace pop = 1
margins, at(agecat = (0 1)) 
marginsplot

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help blogit

链接到

help glogit\u postestimation

，它本身链接到

marginsplot

和

marginsplot

。另请参见和。我尝试了“边距”命令，但看到用于计算边距的观测数量，我感到惊讶。当我使用分组数据时，似乎存在一个问题。“页边距”命令中使用的观察数远低于实际观察数。为什么要替换总体变量=1？我会损失很多关于某个案件发生频率的信息吗？你当然不必这么做。如果你不这样做，预测的死亡人数将是人口的函数（预计有6或21人死亡），而不是概率。将总体设置为1将其转化为概率。