① 計量經濟學：Yi=3+β1exp(β2X2i+ui) 1.將模型線性化 2.如果 β1*和β2*是通過線性化後所得的OLS
這是模型是指數型的，可以使用半對數模型。
對原模型：Yi=3+β1exp(β2X2i+ui)
將常數3移到左邊：回Yi-3=β1exp(β2X2i+ui)
兩邊取對答數：ln(Yi-3）=ln(β1)+β2X2i+ui
此即線性化模型，其中，因變數是在原來的模型的因變數中減去3後取對數
則得到的模型與現線性模型y=a+bx+ui等價，這里y=ln(Yi-3) a=ln(β1) b=β2
使用OLS即可估計出a b再通過計算解出 β1 β2
② 計量資料中「Exp(B)」代表什麼
首先澄清幾個概念：OR是odds ratio 而 logistic里關注的是odds 不是odds的比值odds ratio
odds= 發生的概率 除以 不發生的概率
logistic 回歸回的公答式是：
log O = alpha + Bx
那麼 O = Exp(alpha + Bx) = Exp(alpha)*Exp(Bx)
所以當x每增加1 x-->x+1 O就變成O*Exp(B)
所以意義就是變數每增加一個單位，你的關注量（因變數）的 odds 會增加 Exp(B)。
怎麼理解是odds？我覺得沒有一個很直觀的說法，只能從式子上理解，odds越大，相當於發生的概率越大，並且不發生的概率越小。（個人覺得odds和概率等價，因為確定了發生的概率，不發生的概率也就確定了）