Logit模型聚类稳健标准误预测概率图制作问题求助

我之前也踩过cplot()这个坑！它对vcov参数的支持确实有bug，没法直接传递聚类稳健的方差设定。不过有两个非常靠谱的替代方案，亲测有效：

方法1：手动计算预测值+自定义画图（最灵活） #

这个方法绕开cplot()的参数问题，直接用margins计算带聚类稳健标准误的预测概率，再用Stata基础画图命令可视化：

* 1. 拟合Logit模型（也可以不提前指定robust，后面margins单独设置）
logit y x1 x2, cluster(id)

* 2. 计算目标变量的预测概率，明确指定聚类稳健SE
* 这里以x1从1到10的全范围为例，可根据你的变量调整区间
margins, at(x1=(1(1)10)) vcov(cluster id) saving(margin_output, replace)

* 3. 从保存的结果文件提取数据，用twoway画图
use margin_output, clear
twoway (line _at _margin, lwidth(medium) color(navy)) ///
       (rcap _margin_lb _margin_ub _at, lcolor(gray) lwidth(thin)), ///
       ytitle("Predicted Probability of Y=1") ///
       xtitle("X1") ///
       title("Logit Model: Cluster-Robust Predicted Probabilities") ///
       legend(off) ///
       ylabel(0(0.2)1)

方法2：用官方的marginsplot（最简便） #

Stata官方的marginsplot完全支持margins命令中指定的聚类稳健方差设定，比cplot()更稳定可靠：

* 1. 拟合Logit模型
logit y x1 x2, cluster(id)

* 2. 计算预测概率，明确指定聚类稳健SE
margins, at(x1=(1(1)10)) vcov(cluster id)

* 3. 直接调用marginsplot画图，自动继承聚类SE设置
marginsplot, ytitle("Predicted Probability") ///
             xtitle("X1") ///
             title("Cluster-Robust Predicted Probabilities") ///
             recast(line) recastci(rcap) ///
             color(navy) cicolor(gray) ///
             legend(off)

临时 workaround（仅当你必须用cplot()时） #

如果坚持要使用cplot()，可以先把聚类稳健的方差协方差矩阵替换到当前模型的估计结果中，再调用cplot()：

* 拟合基础Logit模型
logit y x1 x2

* 替换为聚类稳健的vcov矩阵
estimates vcov, cluster(id)

* 现在调用cplot()会使用聚类稳健SE
cplot, var(x1) model(logit) ytitle("Predicted Probability")

不过这个方法依赖Stata版本的兼容性，稳定性不如前两种，还是优先推荐方法1或2。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rebecca412