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Dokumentation der LIMDEP-Befehlssprache für die DOSund die Windows-Version 7.0:

Befehlsübersicht für die im Methoden V - Kurs: Regressions-modelle für diskret abhängige Variablen nötigten Befehle

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Übersicht der wichtigsten LIMDEP-Befehle und ihrEntsprechungen in SPSS

Funktionsbereich: LIMDEP 7.0 SPSSfWin 10.0

Dateiverwaltung:

� Einlesen von Rohdaten� Einlesen von binären Da-

ten aus externer Datei� Speichern von binären

Daten in externer Datei� Speichern in anderen Da-

tenformaten (LOTUS /EXCEL)

READ;

LOAD;

SAVE;

WRITE;

DATA LIST

GET FILE

SAVE OUTFILE

SAVE TRANSLATE

Datentransformationen:

� Rekodierungen� Berechnen neuer Varia-

blen� Bedingte Zuweisungen

� Skalaroperationen

RECODE;

CREATE;CREATE; IF

CALC;

RECODE

COMPUTEIfDO IF ( )..END IF---

Fallauswahl� nach logischen oder arith-

metrischen Bedingungen� Ausschluß von Fällen mit

fehlenden Angaben

INCLUDE;REJECT;

SKIP

SELECT IF ()

(automatisch)

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Funktionsbereich: LIMDEP 7.0 SPSSfWin 10.0

Statistikprozeduren� Schätzen einer multiplen

linearen Regression� Schätzen einer binären

logistischen Regression� Schätzen einer binären

probabilistischen Regres-sion

� Schätzen einer multino-mialen logistischen Re-gression (MNL)

� Schätzen einer ordinalenlogistischen /probabili-stischen Regression

� Schätzen eines konditio-nalen MNL

REGRESS;

LOGIT;

PROBIT;

LOGIT;

ORDEREDPROB;

NLOGIT;

REGRESSIONLOGISTICREGRESSION

PROBIT

NOMREG

PLUM

---

Erstellen von graphischenDarstellungen:� Histogrammen� Scatterplot

HISTOGRAM;PLOT;SPLOT;

GRAPH /BARGRAPH /SCATTERPLOT

Variablenverwaltung:� Erstellen von Variablen-

listenNAMELIST; Menü-Extras:

Sets definierenSets verwenden

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Syntaxchart: Einlesen von Daten

READ ; Befehlsaufruf

NOBS = n ;[NREC= n ;] Anzahl der Fälle

NVAR = ; Anzahl der Variablen

NAMES= name1,name2,name3 ;NAMES= k; Anzahl der Zeilen mit Varia-

blennamen in der DatendateiFILE= Dateiname; Einlesen der Daten aus

externer Datei FORMAT= ( Fortranformat ) ;BLANKS ; Übersetzung von Leerstellen in

"fehlende Werte" (-999)Wichtig für Fortranformat !

Andere Einleseformate:

FORMAT = WKS; LOTUS-WorksheetsFORMAT = BINARY; binaeres DateiformatFORMAT = DIF; Data Interchange FormatOhne Formatangabe: Freies Format !

TEMP=Dateiname ; binäre Auslagerungsdatei

MAXVAR= k $ Maximale Variablenanzahl k der Auslagerungsdatei

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Ab LIMDEP 7.0 Windows/NT:

Direktes Einlesen von Lotus-WKS oder EXCEL-XLS-Dateienist ohne Angaben zur Fall- und Variablenanzahl möglich ! DieDatenübernahme kann direkt im Dateneditor von LIMDEP 7NT erfolgen, wobei LIMDEP folgendes leistet:

1. LIMDEP übernimmt direkt die Spaltenköpfe als Varia-blennamen.

2. Der von SPSS als SYSTEM-MISSING-VALUE verwen-dete „ . “ wird von LIMDEP als fehlender Wert erkanntund intern umgesetzt.

Hierzu müssen Sie im Dateneditor die rechte Maustaste drük-ken und die Option „Import Variables“ wählen. Danach fragtSie LIMDEP, in welchem Verzeichnis Ihr Lotus oder ExcelArbeitsblatt liegt. LIMDEP importiert dann alle Variablen unddefiniert die Anzahl der eingelesenen Fälle.

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Syntax für Einlesen eines Lotus123-Worksheet:

READ ; FILE=Dateiname.WK1; FORMAT=WKS; NAMES $

Beispiel:

read; file=d:\meth5s01\limdep\eb30kurs.wk1;FORMAT=WKS; NAMES$

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Syntaxchart: Schätzung des multiplen linearen Re-gressionsmodells mit maximal 70 Prä-diktoren

REGRESS ;

LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVariablen

RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigen Variablen

ALG = STEP ; Anfordern der schrittweisen Regression

RH2 = Varnames ; Unabhängige Variablen, diezusätzlich/zwangsweise in dasModell aufgenommen werdensollen

PLOT ; STANDARD ; Plot der standardisierten Residuen

PLOT ( Varname ) ; Plot Residuen gegen Variable Varname

RES = Varname ; Speichern der Residuen unterVarname

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KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Werte der A.V.

LIST; Ausgabe der geschätzten Werteder abhängigen Variablen, derResiduen und Konfidenzinter-valle

FILL ; Ersetzen fehlender Werte derA.V. durch geschätzte Werte

WTS=Varname $ Festlegung eines Gewichtungs-variablen für die Beobachtun-gen

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Syntaxchart: Binäre und multinomiale logistischeRegression

LOGIT; Befehlsaufruf

LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVar. (0 dient als Referenzkate-gorie !)

RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVars.

WTS= Varname , NOSCALE;

Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !

WTS= Varname, CHOICE BASED ;

Gewichtung der Beobachtungen nach der in derGrundgesamtheit beobachteten Verteilung der Wahlalterna-tiven.

MARGINAL EFFECTS ;

Berechnung der partiellen Ableitungen für die einzelnenU.V.s. ("Marginals")

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KEEP = Varname ;

Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V. bei Individualdaten.

Speichern der geschätzten Anteilswerte für die betrachte-te Alternative bei tabellierten/aggregierten Daten

RES = Varname ;

Speichern der Residuen bei Individualdaten

LIST $

Ausgabe der geschätzten Werte auf Fallebene:

1. Beobachteter Wert von Y2. Geschätzten Gruppenzugehörigkeit3. Geschätztes Residuum 4. Geschätztes Logit (Linearer Prädiktor)5. Geschätzte Wahlwahrscheinlichkeit (Y=1)

Limits:

Es können maximal 150 logistische Regressionskoeffizientengeschätzt werden.

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Syntaxchart: Erstellen von Scatterplots

PLOT ; Befehlsaufruf

LHS = Varname ; Variable der X-Achse

RHS= Varnames; Variablen der Y-Achse(Maximal 7 Vars.!)

TITLE = Titel der Grafik ;Erstellen eines Grafiktitels

REGRESSION ; Schätzung einer bivariaten Regression

FILL ; Verbindung der Datenpunktepro A.V. mit einer Linie

GRIDS ; Unterlegung mit Rasterlinien

ENDPOINTS = linker , rechter Grenzwert ;

Festlegung des Minimum undMaximum der X-Achse

LIMITS = untere, obere Grenzwert ;

Festlegung des Minimum undMaximum der Y-Achse

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SPIKES = bis zu 5 Werte ; Parallelen zur Y-Achse

BARS = bis zu 5 Werte $ Parallelen zur X-Achse

Syntaxchart: Erstellen eines multiplen Scatterplotsmit geschätzter Regressionsgerade

SPLOT ; Befehlsaufruf

RHS = Variablennamen ; Zu plottende Variablen

REGRESSION $ Anforderung der bivariaten Re-gression

Limits:

Maximal 8 Variablen

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Syntaxchart: Vereinbarung von Variablenlisten

NAMELIST; Befehlsaufruf

Name1=Varname1,...,Varname k ;Name2=Varname2,...,Varname l ;

..... Name10 $

LIMITS:

10 Variablensets mit insgesamt 100 Variablen

Bei Überschreitung des Limits können einzelne Variablen-listen mit dem Befehls:

namelist; delete name10 $

gelöscht werden !

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Arbeiten mit Systemdateien:

Syntaxchart: Erstellen einer binären Systemdatei

SAVE $ Angabe des Dateinamens + Suffix (*.dum , *.sav, *lpj) auf Anforderung

Einlesen einer Systemdatei

LOAD $ Angabe des Dateinamens + Suffix (*.dum , *.savoder *.lpj) auf Anforderung

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Syntaxchart: Binäre PROBIT-Regression

PROBIT ; Befehlsaufruf

LHS = Varname ; Spezifikation der abhängigenVariablen mit „0" als Refe-renzkategorie

RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVariablen

WTS= Varname , NOSCALE;

Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !

WTS= Varname, CHOICE BASED ;

Gewichtung der Beobachtungen nach der in der Grundge-samtheit beobachteten Verteilung der Wahlalternativen.

KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V.

RES = Varname ; Speichern der Residuen

LIST $ Ausgabe der geschätzten Wertewie im LOGIT-Modell

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Syntaxchart: Vektoroperationen und bedingtes Erzeugenneuer Variablen. (Entspricht dem COMPUTE-Befehl in SPSS)

CREATE; Befehlsaufruf

NEUVAR = OPERATION (ALTVAR) $

Beispiel: Berechnung der geschätzten Werte von Y.

CREATE; YPREDICT = DOT(X,B) $

Erstellen neuer Variablen mit Hilfe logischer Abfragen:

CREATE; IF ( log.Bedingung) | NEUVAR=Wert1;

(ELSE) | NEUVAR= Wert2; (ENDIF) | weitere Transformationen ohne logische

Abfrage $

" | " ermöglicht es, mehrere Transformationen gleichzeitigdurchführen zu lassen, die mit " ; " jeweils zu trennen sind !

Dokumentation der möglichen Operationen:

Greene, W.H. (1995): LIMDEP 7 Quick Referenz GuideBellport, N.Y.: Econometric Software Inc.

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Syntaxchart: Skalaroperationen und bedingtes Erzeugenneuer Skalare.

CALCulate; Befehlsaufruf

Neuer Skalar = Wert ; Wertzuweisung

result; Unterdrücken in der Bild-schirmanzeige und im Aus-gabeprotokolls.

list $ Anzeigen des berechnetenErgebnisses und seine Proto-kollierung

Beispiel:

CALC; YCAT=3 $

Für die Skalarbearbeitung stehen folgende Funktionen zurVerfügung:

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Logische Vergleichsoperatoren für IF - Abfragen imCREATE / REJECT / INCLUDE - Befehl von LIM-DEP:

" = " : ist gleich" # " : ist ungleich" > " : ist größer als" < " : ist kleiner als " >= ": ist größer oder gleich" <= ": ist kleiner oder gleich

Logische Verknüpfungen:

" & ": und

“ | “: oder

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Syntaxchart: Rekodierung der Ausprägungen einerbzw. mehrerer Variablen

RECODE ; Befehlsaufruf

Varname1, Varname2, ...., Varnamek ;

Altwert1, Altwert2,.., Altwertl =Neuwert1;

* = Neuwert2 $ Zuweisung des Neuwert2 denobigen Variablen, wenn sie kei-nen der explizit genannten Alt-werte aufweisen

Limits:

Maximal 50 Einzelrekodierungen pro Variable

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Syntaxchart: Auswahl von Substichproben in LIM-DEP

Einbeziehen von Fällen in die aktuelle Analyse nach einerlogischer Abfrage:

INCLUDE;

logischer Ausdruck;

NEW $ Zurücksetzung auf die Ausgangsstichprobe

Ausschluß von Fällen aus der aktuellen Analyse nach logi-scher Abfrage: Gilt für alle nachfolgenden Modelle

REJECT ;

logischer Ausdruck;

NEW $ Zurücksetzen auf die Ausgangsstichprobe

LIMITS:

Nicht mehr als 8 Variablen pro Reject-Befehl. Bei Mehrbe-darf muß ein weiterer Reject-Befehl folgen, der implizit als„Und-Verknüpfung“ interpretiert wird.

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Syntaxchart: Ordinale Schwellenwertmodelle

ORDERED PROB; Befehlsaufruf

LHS= Varname; Spezifikation der abhängigen-Variablen (0,1,2,...,k)

RHS= ONE, Varnames; Spezifikation der unabhängigenVariablen

WTS= Varname , NOSCALE;

Gewichtung der Beobachtungen mit Varname. Bei Aggre-gatdaten - Subpopulationen - muß die automatische Skalie-rung mit NOSCALE ausgeschaltet werden !

LOGIT ; Wahl der logistischen anstattder kumulativen Normalver-teilungsfunktion

STR = Stratifikationsindikator ;

Schätzung von Schwellenwerten µ's für die einzelnen Sub-stichproben (Stratas)

KEEP = Varname ; Speichern der geschätzten Gruppenzugehörigkeit der A.V.

RES = Varname ; Speichern der Residuen

LIST ; Ausgabe der geschätzten Werte

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1. Predicted Y: Vorhergesagte Gruppenzugehörigkeit(Kriterium höchste Einzelwahrscheinlichkeit)

2. ‘Residual’: Größte geschätzte Einzelwahrschein-lichkeit einer Wahlalternative

3. ‘Var 1': Geschätztes kumulatives Probit/Logit4. ‘Var 2': Geschätzte Wahrscheinlichkeit für die

beobachtete Alternative von Y

PARMS ; Speichern der µ's im b-Vektor

MARGINAL Effects; Partielle Ableitungen für den Mit-telwertsvektor der unabhängigenVariablen

SELECT; Schätzung eines kumulativenProbit/Logit-Modells bei zensier-ten Beobachtungen. Zuvor mußder Selektionsprozeß über ein bi-näres Probit modelliert werden.

$

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Makroprogrammierung mit LIMDEP

Übersicht der Systemskalare von LIMDEP:

Lineare Modelle:

Skalar: Bedeutung:

SSQRD: Summe der Abweichungsquadrate der Resi-duen / (N-K)

RSQRD: Determinationskoeffizient R²

S: Wurzel aus SSQRD

SUMSQDEV: Summe der Abweichungsquadrate der Resi-duen

RHO: Autokorrelationskoeffizient (Durbin-Watson-Teststatistik)

DEGFRDM: N-K ;

SY: Standardabweichung von Y

YBAR: Mittelwert von Y

KREG: K: Anzahl der Regressionskoeffizienten

NREG: N: Stichprobenumfang

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LOGL: Log-Likelihood des aktuellen Modells

Nichtlineare Modelle:

KREG: K: Anzahl der Regressionsgewichte

NREG: N: Stichprobenumfang

LOGL: Log-Likelihood des aktuellen Modells

RHO: Interkorrelation der Fehlerterme inMehrgleichungsmodellen (Simultane Probit-modelle)

VARRHO: Geschätzte asymptotische Varianz desSchätzers für RHO

SYSTEMVEKTOREN:

b: Vektor der Regressionsgewichte

µ: Vektor der Schwellenwerte

VARB: Geschätzte asymptotische Kovarianzmatrixder Schätzer (Wald-Test)

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LIMDEP-Makro zur Berechnung des hierarchischen Mo-delltests:

Berechnung von: 1. McFadden Pseudo R²2. �-McFadden Pseudo R² im Vergleich zum Vormodell3. Globaler Likelihood-Ratio-�²-Test4. Partieller Likelihood-Ratio-�²-Test im Vergleich zum

jeweiligen Vormodell

Festlegung der Anzahl der Wahlalternativen der abhängigen Variable mit demfolgenden Befehl:

Calc; ycat= k $

Ausgangspunkt: Nullmodell

Procdure = hierinitType; Initialisierung der Hilfsskalare für hierarchischen Modelltest$Type; Ausführung nach der Schätzung des Nullmodells$Calc; NOLIST; ll0=logl$Calc; nolist; prh=0$Calc; nolist; hkreg=kreg $Calc; nolist; hlogl=logl $Calc; nolist; nkreg=kreg $calc; nolist; hmzr2=0$Endprocedure

Aufruf des Makros "hierinit" nach der Schätzung des Nullmodells mitdem Aufruf:

exec; proc=hierinit$

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Makro: hiertest

Proc = hiertest Type ; Durchführung des hierarchischen Modelltest$ Type ; McFadden's Pseudo R2 = (in %)$ Calc ; LIST; pr2=(1-(logl/ll0))*100$Type ; Delta Pseudo R2 (i.V.z. Vormodell) = $Calc ; LIST; pr2d=pr2-prh $Type ; Globaler-Likelihood-Ratio-X² = $ Calc ; LIST; lrc2g=2*(logl-(ll0)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfg= (ycat-1)*(kreg-nkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigg=(1-(chi(lrc2g,ddfg))) $Type ; Partieller-Likelihood-Ratio-X² (i.V.z. Vormodell) = $ Calc ; LIST; lrc2p=2*(logl-(hlogl)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfp= (ycat-1)*(kreg-hkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigp=(1-(chi(lrc2p,ddfp))) $Calc ; NOLIST; prh=pr2$Calc ; NOLIST; hkreg=kreg $calc ; NOLIST; hlogl=logl $ Endproc

Aufruf des Makros zum hierarchischen Modelltest nach derSchätzung des jeweiligen Folgemodells mit dem Aufruf:

exec; proc=hiertest $

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LIMDEP-Makro zur Berechnung des partiellen Modell-tests:

Berechnung von: 1. McFadden Pseudo R²2. �-McFadden Pseudo R² im Vergleich zum Fullmodell3. Globaler Likelihood-Ratio-�²-Test4. Partieller Likelihood-Ratio-�²-Test im Vergleich zum

Fullmodell

Festlegung der Anzahl der Wahlalternativen der abhängigen Variable mit demfolgenden Befehl:

Calc; ycat= k $

Ausgangspunkt: Fullmodell

Proc = partinittype; Initialisierung der Hilfsskalare für partiellen Modelltest$type; Ausführung nach der Schätzung der Full-Modells$type; und des Aufrufes von hiertest$calc; nolist; llf=logl$calc; nolist; pr2f=pr2$calc; nolist; lrc2f=lrc2g$calc; nolist; kregf=kreg$Endproc

Aufruf des Makros "partinit" nach der Schätzung des Fullmodells mitdem Aufruf:

exec; proc=partinit$

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Makro: parttest

Proc = parttest Type; Durchführung des partiellen Modelltests nach HOLM (1979)$Type ; McFadden's Pseudo R2 = (in %)$ Calc ; LIST; pr2=(1-(logl/ll0))*100$Type ; Delta Pseudo R2 (i.V.z. full model)= $Calc ; LIST; pr2d=pr2f-pr2 $Type ; Globaler-Likelihood-Ratio-X² = $ Calc ; LIST; lrc2g=2*(logl-(ll0)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfg= (ycat-1)*(kreg-nkreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigg=(1-(chi(lrc2g,ddfg))) $Type ; Partieller-Likelihood-Ratio-X² (i.V.z.full model)= $ Calc ; LIST; lrc2p=2*(llf-(logl)) $Type ; Freiheitsgrade (D.F.) = $calc ; LIST; ddfp= (ycat-1)*(kregf-kreg) $Type ; Signifikanz (p) = $calc ; LIST; sigp=(1-(chi(lrc2p,ddfp))) $ Endproc

Aufruf des Makros "parttest" nach der Schätzung des je-weiligen Alternativmodells mit dem Aufruf:

exec; proc=parttest $

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LIMDEP-Makro zur Berechnung des McKelvey & ZavoinaPseudo R² für binäre bzw. ordinale Logit oder Probitmodelle.

Binäre / Ordinale Logits:

Proc = mzr2ltype; McKelvey&Zavoina R² Berechnung für bineare/ordinaleLOGITS$create; flogit=dot(x,b)$calc; nolist; mlogit=sum(flogit)/n $create;clogit2=((flogit-mlogit)^2) $type; McKelvey&Zavoina Pseudo R² (Aldrich&Nelson 1985) = (in %) $calc; list; mzr2 = (sum(clogit2) / (n*3.29 + sum(clogit2))) *100 $type; Delta M & Z Pseudo R² = (in %)$calc; list; dmzr2 =mzr2-hmzr2$calc; nolist; hmzr2=mzr2$delete; flogit,clogit2$endproc$

Binäre / ordinale PROBITS:

proc = mzr2ptype; McKelvey&Zavoina R² Berechnung für bineare/ordinale PRO-BITS$create; fprobit=dot(x,b) $calc; NOLIST; mprobit=sum (fprobit) / n $create; cprobit2=((fprobit-mprobit)^2) $type; McKelvey&Zavoina Pseudo R² (Aldrich&Nelson 1985) = (in%) $calc; LIST; mzr2= (sum(cprobit2) / (n + sum(cprobit2))) *100 $type; DELTA M & Z Pseudo R² = (in %) $calc; LIST; dmzr2=mzr2-hmzr2$calc; NOLIST; hmzr2=mzr2 $delete; fprobit,cprobit2$endproc

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LIMDEP-Makro zur Berechnung des Aldrich & Nelson-Pseudo-R² für binäre Logit oder Probitmodelle und derkorrigierten Version von Veall & Zimmermann:

Proc = anpr2type; Berechnung des Aldrich & Nelson Pseudo R²$type; Anwendung für binäre Probits$Type; Korrektur nach Veall & Zimmermann (1994: 155) $Type; Aldrich & Nelson Pseudo R² = (in %) [unkorrigiert] $ Calc; list; anpr2= (lrc2g / (lrc2g + nreg)) * 100 $type; Obergrenze des Aldrich & Nelson Pseudo R²s = (in %)$calc; list; anpr2max = ((-2 * ll0 / nreg) / (1 - (2 * ll0 / nreg)) * 100)$Type; Korrigiertes Aldrich & Nelson Pseudo R² = (in %) $Calc; list; anpr2k= (anpr2 / anpr2max) * 100$Endproc