Stata 评估分数Logit模型-McFadden'；s调整后的R^2

我在估计一个因变量为分数（介于0和1之间）的模型。我使用了Stata 14.1中的命令

glm y x，link（logit）系列（二项式）鲁棒nolog

以及

fracreg logit y x，vce（稳健）

两个命令都提供相同的结果

现在我想评估结果，理想情况下使用McFadden调整后的r^2。然而，在我运行回归后，

fitstat

和

estat gof

似乎都不起作用。我收到错误消息

fitstat不适用于最后估计的模型

，并且

在fracreg r（321）

之后不可用

你们中有人知道McFadden的调整r^2的替代命令吗？

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或者我必须使用不同的求值方法吗？

看来

fracreg

输出中出现的伪R平方是McFadden的伪R平方。我不确定这是否与您提到的McFadden的调整r^2相同

从@nick cox's建议的

maximize

命令中可以看出，这是McFadden的伪R平方。在

最大化
参考手册第1478页（Stata 14）中指出：

设L1为完整模型的对数似然（即输出上显示的对数似然值），L0为“仅常数”模型的对数似然。。。伪R2（McFadden 1974）定义为1-L1/L0。这只是标度上的对数似然，其中0对应于“仅常数”模型，1对应于离散模型的完美预测（在这种情况下，总体对数似然为0）

如果这是您要查找的，则可以使用

fracreg logit y x, vce(robust)
scalar myRsquared =  e(r2_p)

要调整McFadden的R^2，只需从分数部分分子中的完整模型对数似然中减去预测数。公式是。请注意，您可能会得到负值

以下是您可以如何做到这一点：

set more off
webuse set http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/w
webuse wedderburn, clear 

/* (1) Fracreg Way */
fracreg logit yield i.site i.variety, nolog
di "Fracreg McFadden's Adj. R^2:" %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/(e(ll_0))

/* (2) GLM Way */
glm yield, link(logit) family(binomial) robust nolog // intercept only model
local ll_0 = e(ll)
glm yield i.site i.variety, link(logit) family(binomial) robust nolog // full model
di "McFadden's Adj. R^2: " %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/`ll_0'

GLM R^2将略有不同，因为最大化算法不同，因此可能性也不同。我不知道如何调整ML选项，使它们完全匹配

您可以使用fitstat工作的命令验证我们是否正确执行了操作：

sysuse auto, clear
logit foreign price mpg
fitstat
di "McFadden's Adj. R^2: " %-9.3f 1-(e(ll)-e(k))/(e(ll_0))

谢谢你的回复，Imo。不过我仍在搜索McFadden的调整R^2，以解释模型中的大量解释变量。非常感谢Dimitry！