我们首先来认识一下logit模型。 认识logit模型首先需要从最简单的二项logit模型来入手,理解其原理才能更好的解释结果。 二项Logit 模型 二项logit模型是指面临的选择是两种,比如面对某一种商品时的选择y=1(买)或者y=0(不买),这是被解释变量y。而做出这种选择会受到多种因素的影响,比如价格、服务态度、包装等,...
为解决这一问题,研究者提出,若假设随机项 εin 和εjn服从Gumbel分布(而非上面提到的正态分布),就可以得到一个性质和Probit模型类型、但解析更为方便的模型——这就是二项Logit模型。 Fig.1. 标准正态分布的累积分布函数 Gumbel分布 Gumbel分布是一种极值型分布,常被用于极端事件的估计和预测。比如某水文站,每天...
对于二项选择，如 [公式] 和 [formula]，选择Taxi的概率表达为：[公式]将公式调整后，我们有：[公式]在之前章节，我们未深入讨论 [formula] 的分布，而是直接给出了二项Logit模型的选择概率公式。该模型对于 [formula] 的分布假设是其基础，但在本章，我们将探讨这一分布及其对选择概率的影响。在二...
二项logit模型基本假设 1.假设目标变量是二项分布的二项随机变量。 2.假设目标变量的概率分布的对数相对概率(log-odds)可以通过一个线性模型来表示。 3.假设自变量与目标变量之间的关系是对数线性的,即变量之间的关系可以通过对数几率比来描述。 4.假设误差项之间是相互独立的,即每个样本之间的观测误差是独立的。
二元logit回归是一种常用的统计分析方法，用于研究一个二分类因变量与一组自变量之间的关系。操作步骤如下：1. 首先，打开数据文件，然后在SPSS主界面上找到并点击“分析”菜单，接着选择“回归”下的“二分回归”选项，这将打开二分回归对话框。2. 在对话框中，将因变量移至“因变量”框中，将自变量...
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本次更新的主要内容为利用Python中的statsmodels库构建logit与负二项回归模型,以及利用sklearn库构建决策树以及随机森林模型。内容源自同济大学研究生课程《高级数理统计》的第一次大作业,一共有五道题,这里我把题目和我的答案都贴上来,仅供参考,不一定对,大家可以通过公众号直接后台私信我,多多互相交流。
二、二项Probit模型 我们依旧考虑选择集合中只有两个选项的情况,即|Cn|=2(注:给集合加一个绝对值符号,表示的是集合的维度,Cadinality),如:Cn={Bus,Taxi}。在只有两个选项的情况下,我把这类模型叫做二项模型(binary model)。相应的,如果选项数量大于等于3个,即|Cn|≥2,我们就称之为多项模型(multinomial mo...
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