Probit模型假定μi*服从正态分布[1],形成的是Probit模型;Logit模型假定μi*服从逻辑(Logistic)分布,形成的是Logit模型。两种模型的参数估计分为两种情形:(1)重复观测值不可得情形重复观测值不可得是指每个决策者只有一个观测值,即使有多个观测值,也看作是多个不同的观测者。在重复观测值不可得情形下,关于参数的...
多元概率比回归模型亦称Probit回归模型，是假定企业破产的概率为p，并假设企业样本服从标准正态分布，其概率函数的p分位元数可以用财务指标线性解释。计算公式 先是确定企业样本的极大似然函数，通过求似然函数的极大值得到参数a、b，然后利用公式如下，求出企业破产的概率。和前面的判别规则一样，如果概率p小于0.5，...
Probit模型是一种广义的线性模型，主要应用于处理二元响应数据，如逻辑回归中的二元结果。其基本思路是通过建立一个回归方程来描述自变量与概率之间的线性关系。具体来说，它假定响应变量是一个潜在连续变量的二元指标，并且这个潜在连续变量与解释变量之间存在线性关系。通过这种线性关系，Probit模型可以估计出一...
前两篇聊了Logistic函数相关的历史;今天我们说一说Probit模型。 如果你去查一下probit这个单词含义,你会发现字典上给出的probit的含义是“概率单位”。 ——咦,这概率单位是个什么鬼? probit 单词释义 在说Probit模型之前,我们先讲一个关于小强的故事。对小强来说,这个故事有点悲伤,因为这是杀虫剂和小强的故事…...
Probit模型：使用了正态分布的累积分布函数（CDF）作为激活函数，假设数据误差项服从正态分布。Logistic模型...
Tobit模型则与Logit和Probit模型有着显著的不同。它主要用于连续变量的回归分析，尤其是在存在数据偏斜的情况下。与离散结果建模不同，Tobit模型允许在对因变量进行回归的同时考虑因变量的审查情况，从而实现连续因变量的回归分析。综上，Logit、Probit与Tobit模型在离散结果、多类结果与连续结果建模上各有特色...
probit模型基本思路是什么? 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,其中f(.)服从标准正态分布。若f(.)是Logistic分布,则其为Logistic模型。特点:logit模型也叫Log
Probit模型的基本思路在于，它处理的是一个二元变量Y，即0或1的取值，其中事件发生的概率直接依赖于解释变量X。具体来说，Y为1的概率被表述为一个关于X的函数，这个函数遵循标准正态分布。如果函数f()符合Logistic分布，那么就构成了Logistic模型。尽管Probit模型与Logistic模型都是离散选择模型中常用的工具...