对于二元被解释变量的分析常采用 Probit 或 Logit 模型。就模型设定而言,Logit 模型更简单。参见连享会推...
1) 线性回归Linear Regression 回归分析是一种预测建模技术的方法,通过寻找因变量(目标)和自变量(预测器)之前的关系, 来达成目标预测和时间序列模型。 通过使用最佳的拟合直线(又被称为回归线),建立因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间的关系,它的表达式为:Y=a+b*X+e,其中 a 为直线截距,b 为直线斜率,e...
对于二元被解释变量的分析常采用 Probit 或 Logit 模型。就模型设定而言,Logit 模型更简单。参见连享会推...
你可以找一个y在0/1上连续分布的随机变量,比如logit的extreme value distribution,或者uniform,或者beta...
tobit模型。比如研发比率就是0到1之间的连续变量,普遍采用tobit回归,较ols估计会更优一些 ...
logistic 变换后做线性回归,这类模型叫做transformation model。但是需要逐一,如果原始的因变量中 0或1 ...
首先,可以把连续变量变成分位数处理。第二,可以把打分变成标准分处理,第三,可以把超过均值和没有...
请问后来是如何解决的呢?可否交流一下?