Stata output

DÜZELTİLMİŞ-ORDERED
Monday December 21 16:28:43 2015
Page 1
___ ____ ____ ____ ____(R)
/__
/
____/
/
____/
___/
/
/___/
/
/___/
Statistics/Data Analysis
name:
log:
log type:
opened on:
<unnamed>
G:\nazmiyaganoglu\mikroekonometri-2015\ordered-duzeltilmis.smcl
smcl
21 Dec 2015, 15:05:01
1 . */Veri setinde 200 lise ögrencisinin çesitli derslerden aldıgı notlar yer alm
> akta.
2 . */kadin; 0: erkek, 1: kadın
3 . */gelir: gelir düzeyi; 1:düsük, 2:orta, 3:yüksek
4 . */lise: lise türü; 1: düz lise, 2: fen lisesi, 3: meslek lisesi
5 . */matematik: matematik notu
6 . */fen: fen bilimleri notu
7 . */sosyal: sosyal bilimler notu
8 . sum kadin gelir lise matematik fen sosyal
Variable
Obs
Mean
kadin
gelir
lise
matematik
fen
200
200
200
200
200
.545
2.055
2.025
52.645
51.85
sosyal
200
52.405
Std. Dev.
Min
Max
.4992205
.7242914
.6904772
9.368448
9.900891
0
1
1
33
26
1
3
3
75
74
10.73579
26
71
9 . */Amacımız fen ve sosyal bilimler notları ile cinsiyetin gelir düzeyi üzerine
> etkisini bulmak
10 . */ORDERED LOGIT
11 . ologit gelir kadin fen sosyal
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
0:
1:
2:
3:
4:
log
log
log
log
log
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
=
=
=
=
=
-210.58254
-195.01878
-194.80294
-194.80235
-194.80235
Ordered logistic regression
Number of obs
LR chi2( 3)
Prob > chi2
Pseudo R2
Log likelihood = -194.80235
gelir
Coef.
Std. Err.
kadin
fen
sosyal
-.4823977
.0300201
.0531819
.2796945
.0165862
.0152711
/cut1
/cut2
2.754675
5.10548
.8694831
.9295422
z
-1.72
1.81
3.48
P>|z|
0.085
0.070
0.000
=
=
=
=
200
31.56
0.0000
0.0749
[95% Conf. Interval]
-1.030589
-.0024882
.0232512
.0657934
.0625284
.0831127
1.050519
3.283611
4.45883
6.92735
DÜZELTİLMİŞ-ORDERED
Monday December 21 16:28:43 2015
Page 2
12 . */Diğer değişkenler sabitken; kadın olmak, erkeklere göre, daha üst gelir düz
> eyinde olmanın sıralı bahis oranının logaritmasını 0.48 düşürür.
13 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin; fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs daha üst gelir düzeyinde olmanın sıralı bahis oranının logaritmasını 0.0
> 3 artırır.
14 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin; sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs daha üst gelir düzeyinde olmanın sıralı bahis oranının logaritmasını 0
> .05 artırır.
15 . */Cut1: fen ve sosyal bilimler notu 0 olan erkek bireyler, gizil degisken de
> geri 2.75 ve daha az ise düsük gelir düzeyine sahiptir.
16 . */Cut2: fen ve sosyal bilimler notu 0 olan erkek bireyler, gizil degisken deg
> eri 5.11 ve daha fazla ise yüksek gelir düzeyine sahiptir.
17 . */fen ve sosyal bilimler notu 0 olan erkek bireyler, gizil degisken degeri 2.
> 75 ve 5.11 arasında ise orta gelir düzeyine sahiptir.
18 . */Marjinal Etkiler
19 . mfx, predict (outcome(1))
Marginal effects after ologit
y = Pr(gelir==1) (predict, outcome(1))
= .20982843
variable
kadin*
fen
sosyal
dy/dx
Std. Err.
.0789864
-.0049773
-.0088176
.04554
.00275
.00257
z
1.73
-1.81
-3.43
P>|z|
[
95% C.I.
]
0.083
0.071
0.001
-.010265 .168238
-.010377 .000422
-.013851 -.003784
X
.545
51.85
52.405
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
20 . */y=0.2098: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> düsük gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %20.98'dir.
21 . */Diğer değişkenler sabitken, kadın olmak, erkeklere göre, gelir düzeyinin dü
> sük olma olasılıgını %7.90 artırır.
22 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs gelir düzeyinin düsük olma olasılıgını %0.49 azaltır.
23 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs gelir düzeyinin düsük olma olasılıgını %0.88 azaltır.
24 . mfx, predict (outcome(2))
Marginal effects after ologit
y = Pr(gelir==2) (predict, outcome(2))
=
.526087
variable
kadin*
fen
sosyal
dy/dx
.0155571
-.0008569
-.001518
Std. Err.
.01562
.00091
.00144
z
1.00
-0.94
-1.06
P>|z|
[
95% C.I.
0.319
0.348
0.290
-.01506
-.002645
-.004331
]
.046174
.000932
.001295
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
X
.545
51.85
52.405
DÜZELTİLMİŞ-ORDERED
Monday December 21 16:28:43 2015
Page 3
25 . */y=0.5261: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> orta gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %52.60'dir.
26 . */Kadın, fen ve sosyal bilimler notlarının katsayıları istatistiksel olarak a
> nlamsızdır.
27 . mfx, predict (outcome(3))
Marginal effects after ologit
y = Pr(gelir==3) (predict, outcome(3))
= .26408457
variable
dy/dx
kadin*
fen
sosyal
Std. Err.
-.0945434
.0058342
.0103356
.05506
.00323
.00297
z
P>|z|
[
0.086
0.071
0.000
-.202458
-.000499
.004518
-1.72
1.81
3.48
95% C.I.
]
.013371
.012167
.016153
X
.545
51.85
52.405
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
28 . */y=0.2641: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> yüksek gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %26.41'dir.
29 . */Diğer değişkenler sabitken, kadın olmak, erkeklere göre, gelir düzeyinin yü
> ksek olma olasılıgını %9.45 azaltır.
30 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs gelir düzeyinin yüksek olma olasılıgını %0.58 artırır.
31 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs gelir düzeyinin yüksek olma olasılıgını %1.03 artırır.
32 . */ORDERED PROBIT
33 . oprobit gelir kadin fen sosyal
Iteration
Iteration
Iteration
Iteration
0:
1:
2:
3:
log
log
log
log
likelihood
likelihood
likelihood
likelihood
=
=
=
=
-210.58254
-194.93824
-194.89405
-194.89405
Ordered probit regression
Number of obs
LR chi2( 3)
Prob > chi2
Pseudo R2
Log likelihood = -194.89405
gelir
Coef.
Std. Err.
kadin
fen
sosyal
-.2965317
.0174582
.0311025
.1645188
.0093104
.0086571
/cut1
/cut2
1.577533
2.985174
.5074791
.5291144
z
-1.80
1.88
3.59
P>|z|
0.071
0.061
0.000
=
=
=
=
200
31.38
0.0000
0.0745
[95% Conf. Interval]
-.6189826
-.0007899
.0141348
.0259193
.0357062
.0480701
.5828925
1.948129
2.572174
4.022219
34 . */Diğer değişkenler sabitken, kadın olmak, erkeklere göre, daha üst gelir düz
> eyine sahip olmanın sıralı z skorunu 0.2965 düsürür.
DÜZELTİLMİŞ-ORDERED
Monday December 21 16:28:43 2015
Page 4
35 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs daha üst gelir düzeyine sahip olmanın sıralı z skorunu 0.0174 arttırır.
36 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs daha üst gelir düzeyine sahip olmanın sıralı z skorunu 0.0311 artırır.
37 . */Cut1: fen ve sosyal bilimler test notu 0 olan erkek bireyler, gizil degiske
> n degeri 1.57 ve daha az ise düsük gelir düzeyine sahiptir.
38 . */Cut2:fen ve sosyal bilimler notu 0 olan erkek bireyler, gizil degisken deg
> eri 2.98 ve daha fazla ise yüksek gelir düzeyine sahiptir.
39 . */fen ve sosyal bilimler notu 0 olan erkek bireyler, gizil degisken degeri 1.
> 57 ve 2.98 arasında ise orta gelir düzeyine sahiptir.
40 . */Marjinal Etkiler
41 . mfx, predict (outcome(1))
Marginal effects after oprobit
y = Pr(gelir==1) (predict, outcome(1))
= .21301971
variable
kadin*
fen
sosyal
dy/dx
Std. Err.
.0851522
-.0050737
-.009039
.04679
.00272
.00255
z
1.82
-1.87
-3.54
P>|z|
[
95% C.I.
0.069
0.062
0.000
-.006545
-.0104
-.014038
]
.17685
.000253
-.00404
X
.545
51.85
52.405
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
42 . */y=0.2130: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> düsük gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %21.3'dür.
43 . */Diğer değişkenler sabitken, kadın olmak, erkeklere göre, gelir düzeyinin dü
> sük olma olasılıgını %8.52 artırır.
44 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs gelir düzeyinin düsük olma olasılıgını %0.51 azaltır.
45 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs gelir düzeyinin düsük olma olasılıgını %0.9 azaltır.
46 . mfx, predict (outcome(2))
Marginal effects after oprobit
y = Pr(gelir==2) (predict, outcome(2))
= .51659672
variable
kadin*
fen
sosyal
dy/dx
.0135273
-.0007029
-.0012522
Std. Err.
.01326
.00072
.00115
z
1.02
-0.98
-1.09
P>|z|
[
95% C.I.
0.308
0.328
0.276
-.012461
-.002112
-.003506
]
.039516
.000707
.001002
X
.545
51.85
52.405
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
47 . */y=0.5166: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> orta gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %51.66'dir.
DÜZELTİLMİŞ-ORDERED
Monday December 21 16:28:43 2015
Page 5
48 . */Kadın, fen ve sosyal bilimler notlarının katsayıları istatistiksel olarak a
> nlamsızdır.
49 . mfx, predict (outcome(3))
Marginal effects after oprobit
y = Pr(gelir==3) (predict, outcome(3))
= .27038357
variable
kadin*
fen
sosyal
dy/dx
-.0986795
.0057766
.0102912
Std. Err.
.05497
.00309
.00288
z
-1.80
1.87
3.57
P>|z|
[
95% C.I.
0.073
0.061
0.000
-.206413
-.000271
.004641
]
.009054
.011824
.015941
X
.545
51.85
52.405
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
50 . */y=0.2704: Ortalama fen ve sosyal bilimler notlarına sahip kadın bir bireyin
> yüksek gelir düzeyine sahip olma olasılıgı %27.04'dir.
51 . */Diğer değişkenler sabitken, kadın olmak, erkeklere göre, gelir düzeyinin yü
> ksek olma olasılıgını %9.87 azaltır.
52 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, fen bilimleri notundaki 1 birimlik a
> rtıs gelir düzeyinin yüksek olma olasılıgını %0.58 artırır.
53 . */Diğer değişkenler sabitken erkeklerin, sosyal bilimler notundaki 1 birimlik
> artıs gelir düzeyinin yüksek olma olasılıgını %1.03 artırır.
54 . log close
name:
log:
log type:
closed on:
<unnamed>
G:\nazmiyaganoglu\mikroekonometri-2015\ordered-duzeltilmis.smcl
smcl
21 Dec 2015, 15:44:25