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Alternativas a la regresión logística multinomial

He estado utilizando una regresión logística multinomial para examinar los correlatos de la elección de escuela. Existen tres posibilidades para la variable dependiente: escuela pública, escuela privada, y ONG (organización no gubernamental, es decir, sin fines de lucro) de la escuela. Sin embargo, estoy bastante seguro de que el problema viola la independencia de alternativas irrelevantes (IIA) asunción - tanto en intuitiva motivos (por ejemplo, la eliminación de la ONG opción podría aumentar la probabilidad de ir al gobierno vis-a-vis la escuela privada) y el uso de la suest comando de Stata para llevar a cabo una Hausman test (no 100% seguro de que esto lo hice correctamente, pero ese es otro asunto).

De todos modos la pregunta es, si el modelo logit multinomial no es el mejor modelo a utilizar, a continuación, ¿qué más puedo hacer? Ya que hay sólo tres opciones, puedo simplemente usar dos separados logits (por ejemplo, ONG frente a otros y privado frente a otros) o es que no es apropiado? Como yo lo entiendo, otras multinomial métodos de traer sus propios problemas, tales como el Invariante de la Proporción de la Sustitución de la propiedad (como se explica aquí (pdf)). Para lo que vale, probit multinomial produce resultados similares a mlogit.

Es posible argumentar que la mlogit resultados son razonablemente precisos (tal vez, el argumento de que es imperfecto, pero el mejor modelo disponible) a pesar de violar IIA, y si así lo evidencia podría apoyar o refutar esa afirmación? (Estos dos trabajos argumentan que el modelo logit multinomial es al menos tan precisa como probit multinomial, en el campo de elección de los votantes).

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Tyson Phalp Puntos 156

Si tu IIA prueba se niega el IIA , entonces usted debe estimar un modelo alternativo como un anidada probit o mixto modelo logit multinomial. Como usted menciona, usted puede dividir usted problema en anidada dos dicotomías: privado o no, y de las Ong o el gobierno. El enfoque anidado ya está disponible en stata, mientras que la mezcla de multinomial se puede encontrar aquí: http://ideas.repec.org/a/tsj/stataj/v6y2006i2p229-245.html La mezcla de mlogit enfoque introduce un parámetro al azar que es común a las tres categorías, de esta manera la dependencia a través de las categorías pueden ser tomados en cuenta.

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