一、误差项的分布假设不同 这是logit模型和probit模型最本质的区别。在probit模型中,误差项被假设为服从标准正态分布。这意味着,当我们将自变量代入模型后,得到的预测值与实际值之间的差异(即误差)是符合标准正态分布规律的。这种假设使得probit模型在处理某些具有正态分布特性的...
概率分布函数不同: Logit模型使用逻辑斯蒂分布函数来连接自变量和响应变量。 Probit模型使用累积正态分布函数来连接自变量和响应变量。 系数解释不同: 在Logit模型中,系数β可以解释为自变量每增加一个单位时,对数几率(log odds)的变化量。 在Probit模型中,系数β则解释为自变量每增加一个单位时,Z-score的变化量。 估...
probit:probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接,应用更广。 而且,当因变量是名义变量时,Logit和Probit没有本质的区别,一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同,前者假设随机变量服从逻辑概率分布,而后者假设随机变量服从正态分布。 logistic:Logit模型是最早的离散选择...
Logit模型和Probit模型的主要区别在于假设的概率分布不同。Logit模型假设误差项服从二项分布。在Logit模型中，因变量是二元的，通常表示两种状态或结果。模型的预测结果表示某一事件发生的概率。Logit模型常用于处理具有二分类结果的响应变量，且其误差项服从逻辑概率分布。这种模型在处理诸如性别、是否购买等二元...
logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。由于无论是Logit 还是 Probit模型，均属于非线性回归模型，因此采用极大似然估计法估计参数而Logistic分布的 累计分布函数有解析表达式（可以理解为：它的累计分布函数可以明确的写出来，...
probit和logit的区别 教培优选 教培优选 | 发布2021-06-03 logit等于p/(1-p),这里p是结局发生的概率,而probit的函数是F-1(p),注意-1是上标,F是累积的标准正态分布函数,所以F-1就是累积标准正态分布函数的逆函数或反函数。 probit回归模型:最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量,事件发生地...
百度试题 题目Probit模型和Logit模型的核心区别在于() A.估计方法不同B.适用对象不同C.分布函数不同D.系数含义不同相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
Probit模型和Logit模型的核心区别在于( ) A.估计方法不同 B.适用对象不同 C.分布函数不同 D.系数含义不同 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 单项选择题液体A和B二物质形成理想溶液的宏观热力学特征是 A、 B、 C、 D、 点击查看答案 多项选择题双作用叶片泵的定子曲线主要有()组成 A.大半径...
Probit模型和Logit模型的区别表述错误的是A.Probit模型中随机误差项服从独立同分布B.Logit模型中随机误差项服从正态分布C.Probit模型适用于具有相互影响关系的两种方式间选择D.Logit模型适用于处理多种交通方式下的选择相关知识点: 试题来源: 解析 A,B 反馈 收藏 ...