Introdução ao Stata 28 de junho de 2013

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1 Introdução ao Stata 28 de junho de 2013
Aula 13 Introdução ao Stata 28 de junho de 2013

2 Modelos multinomiais A variável dependente pode cair em múltiplas categorias exclusivas. Os modelos variam conforme: a natureza ordenada ou não destas categorias. Se os regressores individuais variam ao longo destas categorias

3 Modelos multinomiais Resultado de yi é uma das m alternativas.
J = m alternativas

4 Modelos multinomiais

5 Interpretação Os coeficientes não são diretamente interpretados.
Coeficiente positivo: aumento do regressor indica aumento da probabilidade de um resultado ser selecionado. Para o indivíduo i, a mudança do regressor k sobre a probabilidade do j acontecer. Para cada regressor teremos m´s ME’s:

6 Modelo de utilidade aleatória aditiva
Resultados não ordenados Alternativa j e individuo i (modelo de utilidade aleatória aditiva) Observamos yi=j se a alternativa j gera mais utilidade:

7 Modelo de utilidade aleatória aditiva
Regressores individuais Regressores específicos as alternativas

8 Exemplo Banco: mus15data.dta Escolha do indivíduo pelo modo de pescar:
Da praia Do pier De um barco privado De um barco de pesca (coletivo) Variável explicativa: renda Variável explicativa que varia com a alternativa: preço e crate (taxa de pegar peixe)

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12 Comando mlogit Pode ser usado quando os regressores são comuns a todas as alternativas. Risco relativo: risco relativo de escolher a alternativa j ao invés da 1 quando o xi muda em 1 unidade:

13 Efeitos marginais O efeito marginal varia com o x
Se a renda muda em 1 unidade, a probabilidade de pescar em um barco privado aumenta em 0,033

14 Modelo multinomial logit condicionado
Dado deve ser organizado de outra forma: long

15 asclogit Alguns regressores são específicos das alternativas