Panel Data Multinomial Logit Model STATA 17
Model multinomial logit (MNL) adalah metode populer untuk memodelkan hasil kategoris yang tidak memiliki urutan alami—hasil seperti pekerjaan, partai politik, atau pilihan restoran.
Dalam data longitudinal/panel, kami mengamati urutan hasil dari waktu ke waktu. Katakanlah kita mengamati pilihan restoran yang dibuat oleh individu setiap minggu. Apakah menurut Anda pilihan restoran independen dari minggu ke minggu? Mungkin tidak. Seseorang yang menyukai makanan Italia cenderung memilih restoran Italia beberapa kali. Pilihan-pilihan ini didorong oleh preferensi dan karakteristik pribadi yang mendasarinya, beberapa di antaranya tidak diamati.
Dalam Kesempatan Ini Sharing Berupa Video Yang Merupakan Video Bagaimana Analisis Panel Data Multinomial Logit Model Menggunakan STATA 17 Disertai Dengan File Latihan Dan Syntax Command Dari Panel Data Multinomial Logit Model Dengan STATA 17
Silahkan Kunjungi Link Berikut Untuk Melihat Video Panel Data Multinomial Logit Model STATA 17
http://bit.ly/LoSTA17
(Indonesia)
Multinomial Logit Data Panel STATA Model 17
The multinomial logit (MNL) model is a popular method for modeling categorical outcomes that have no natural order—outcomes such as employment, political parties, or restaurant choices.
In the longitudinal/panel data, we observe the order of the results over time. Let's say we observe the restaurant choices made by individuals each week. Do you think restaurant choices are independent from week to week? Probably not. A person who loves Italian food tends to choose an Italian restaurant several times. These choices are driven by underlying personal preferences and characteristics, some of which are not observed.
On this occasion, sharing is in the form of a video which is a video of how to analyze the Multinomial Logit Model Data Panel using STATA 17 accompanied by an exercise file and command syntax from the Multinomial Logit Model Data Panel with STATA 17
Please visit the link to view the video for the STATA 17 Multinomial Logit Data Panel
http://bit.ly/LoSTA17
(English)