如何在 Stata 中获得特定子组的样本外预测？

Question

我有一个混合效应逻辑回归模型：

quietly melogit y i.x1 i.x2 || x3:

变量 x1 编码为 0/1。我为 x1 的两个值创建预测概率：

margins x1

然后我获得模型中包含的每个观测值的预测概率：

predict probhat if e(sample)
summarize probhat

为了进行样本外预测，我使用相同的变量加载第二个数据集：

use "C:\file path\newdata.dta", clear

现在我可以获得新数据集中每个观测值的预测概率：

predict probhat_new
summarize probhat_new

我的问题是：如何获取“margins”命令为原始数据集创建的内容，但为新数据集创建的内容？

margins x1

Stata 返回：

e(sample) does not identify the estimation sample

我还尝试通过计算 x1 每个值的概率平均值来重新创建基于“利润”的原始输出，希望我可以使用相同的方法来获得样本外子组预测概率：

summarize probhat if x1== 0, meanonly
scalar mean_probhat_x1_0 = r(mean)

gen mean_probhat=.
replace mean_probhat = mean_probhat_x1_0 if x1== 0
summarize mean_probhat

但是，基于此代码的平均值与基于“margins”命令的 x1==0 的平均值不同。

我还尝试了另一种方法：

egen mean_probhat = mean(probhat), by(x1)
tab mean_probhat

但这也不会产生正确的结果。

Answer 1

您可以使用

estimates esample:

重置估计样本；参见

help estimates esample

。正如帮助文件所解释的，您可以轻松修改命令来指定子样本（例如，特定变量中具有非缺失值的子样本），但在这里我只是将整个数据集设置为估计样本。

最小可重现示例：

webuse bangladesh, clear
qui: melogit c_use i.urban age i.children || district:
margins urban

webuse bangladesh, clear    // clears the estimation sample: e(sample) == 0 for all obs
estimates esample:    // resets estimation sample: e(sample) == 1 for all obs
margins urban