被解释变量为有序变量用Probit模型。根据查询相关公开信息显示，最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1=f(X)，也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，Probit模型是一种线性模型，特点是服从正态分布。
主模型：oprobit 或者 ologit。控制变量：当成分类变量生成虚拟变量放入模型，这是比较保守且“正确”的做...
被解释变量为有序变量用Probit模型。根据查询相关公开信息显示,最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量,事件发生的概率是依赖于解释变量,即P(Y=1=f(X),也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数,Probit模型是一种线性模型,特点是服从正态分布。00分享举报您可能感兴趣的内容广告 《权力的游戏:凛冬...
您好，有序logistic回归模型可以用来分析解释变量和被解释变量之间的关系，同时可以通过控制变量来排除其他干扰因素。以下是一种可能的有序logistic回归模型：P(Y≤k) = 1 / (1+exp(-Xβ+γ_k))其中，Y代表被解释变量，k代表不同的分类层级（如低、中、高等），X代表控制变量和解释变量的矩阵，β...
主模型：oprobit 或者 ologit。控制变量：当成分类变量生成虚拟变量放入模型，这是比较保守且“正确”的...