我有两个离散变量，分别表示某公司当期进入市场与否，和他的竞争对手上一年进入与否。即Y(某公司进入 at t)和C(他的竞争对手进入 at t-1). 我用简单的Probit模型发现P(Y=1)=alpha+beta*C的系数beta显著为正。请问一下还有什么方法可以检验Y,C取值=1的情况是否相互独立？或者说检验我进入和我的对手进入的决策是对立或者不独立的.



用相关系数吗？我用Excel作了一下只有0.1不到的相关度。



用Transition Matrix吗？但是没办法检验结果的显著性.



请问还有什么常见的统计方法。我使用Stata9和10. 谢谢.
. spearman y c1



Number of obs =   3248

Spearman's rho =     0.0995



Test of Ho: y and c1 are independent

  Prob > |t| =     0.0000



. tabulate y c1, chi2



      |       c1

      y |       0       1 |   Total

-----------+----------------------+----------

      0 |   2,094     697 |   2,791

      1 |     285     172 |     457

-----------+----------------------+----------

  Total |   2,379     869 |   3,248



      Pearson chi2(1) = 32.1362   Pr = 0.000





上面两个检验发现y和c1不是独立的，实际的联系是y取值为0的概率在c1=0,1的情况下更高一些. 而且chi2检验已经给出了transition matrix .



那么问题是要想知道当c1=1时y=1的条件概率的大小程度，是不是只能用离散变量回归来计算？比如probit?