在Stata中进行逻辑回归后计算并绘制预测区间

Question

我在Stata 12中有一个数据集，它由三列（或多或少）组成：

1. 日期
2. 二元结果（0/1）
3. freq（科目数）

因此，数据集的一部分可能如下所示：

      date   outcome   freq
2016-03-04         0      9
2016-03-04         1      3
2016-03-05         0     11
2016-03-05         1      2
etc.

大多数日子都有测量值（虽然我故意删除了周末发生的稀疏数据）。

似乎有一个很好的季节变化，所以我使用sin（2 * pi * date / 365）和cos（2 * pi * date / 365）来计算sin和cos变量，并且我＆＃39;运行逻辑回归模型，包括时间变量作为连续变量：

logit outcome c.date c.sin c.cos [fw=freq]

在逻辑回归之后，我可以使用以下方法计算正结果的概率，线性预测（即对数赔率）和线性预测的概率：

predict phat
predict lohat, xb
predict se, stdp

使用Python和Pandas，我已经计算了每天结果的几率和概率。当我将这些值与使用逻辑回归模型创建的预测点估计值进行绘制时，它看起来非常好。但是，我希望能够计算出日期条件的线性预测的预测区间。我可以很容易地计算出线性预测的置信区间（例如available options），我认为计算预测区间是直截了当的，但我找不到在Stata中做到这一点的方法。 / p>

缺乏必要的输出是否表明它不可能？

如果可能，在Stata中进行逻辑回归后估计上下预测区间的最佳方法是什么？