1、常用回归模型简介 因变量类型 (DV) 数据类型 (data type) 常 用模型 (common model) 备注 连续变量 （正态分布） (continuous variable) 截面数据 (cross-section data) 普通线性回归 (multiple linear regression) 分层数据 (multilevel data) 分层线性模型 (固定随机效应 )(multilevel model: random+fixed effect) 面板数据 (panel data) 随机效应及固定效应模型 (random effect and fixed effect mo
2、del) 计数变量 （ Poisson分布） (count data) 截面数据 1、 Poisson回归 (Poisson regression) 2、负二项回归 (negative binomial) 3、零膨胀模型 (ZIP & ZINB) 4、 Hurdle模型 (Hurdle model) 分层数据 分层回归模型（固定随机效应） 面板数据 随机效应及固定效应模型 分类变量 （二项分布或多项式分布） (categorical data) 二分类变量 (binomial variable) 截面数据 普通二分类 logit模型 (binary logit model) 分层数据 分层二分
3、类 logit模型（固定随机效应） 面板数据 随机效应及固定效应模型 多分类变量 (multinomial variable) 截面数据 普通多分类 logit/probit 模型 /条件 logit 模型 (multinomial logit model/conditional logit model) 分层数据 分层多分类 logit模型（固定随机效应） 面板数据 随机效应及固定效应模型 定序变量 (ordinal variable) 截面数据 普通定序 logit/probit模型 (ordered logit/probit model) 分层数据 分层定序 logit模型（固定随机效应
4、） 面板数据 随机效应及固定效应模型 纵贯数据 +删截 (longitudinal data: censoring+time-dependent covariate) 事件史分析： Cox 模型 (event history analysis) 注： 1、 针对整群（ cluster）抽样数据，可采用 Huber-White标准误调整法或采用 STATA中的调查估计分析法（ survey estimator，命令都以 svy开头，如 svyreg）。 2、针对删截数据（ censoring），可采用 Tobit模型 （ Tobins probit model） ；针对截除数据（ truncation） 与内生生性（ endogenous）样本选择问题，可采用 Heckman 选择模型（ Heckman selection model: Heckit model） 、 内生性变换模型（ endogenous switching regression）或倾向分分析 法 （ propensity score matching analysis）。
