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 模型是处理二分类问题的一种经典模型。 Probit 回归模型假设因变量的概率通过标准正态分布的累积分布函数 (CDF)来连接自变量与因变量之间的关系。即:P(Y=1|X) = Φ(Xβ) ,其中,Φ(•) 是标准正态分布的累积分布函数,Xβ 是线性预测器。 它表示的是 Xβ 作为正态分布下的标准化值对应的概率。概...
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...
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...
Probit模型是由Chester Ittner Bliss在1934年提出的，它将正态分布函数值转换为概率单位（probit）。在20世纪30年代，科学家利用正态分布函数值表进行计算。对于观测到的抗药阈值数据，通过最小二乘法估计正态分布参数，进而计算出概率单位，实现参数估计。如今，随着计算能力的增强，已无需进行转换，直接...
Probit模型：其结果更加自然地解释为标准正态分布下的概率。Logistic模型：更为常用，因为其解释性更直观...
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模型是处理离散选择问题的一个有力工具，特别是近年来贝叶斯计算的快速发展，使得probit模型获得广泛应用。但是probit模型使用时存在参数识别问题。最新研究发现在用贝叶斯方法处理基于经典识别方法的多项probit模型时出现模型推断关于选择对象的标号敏感。接着有研究提出了对称识别方法，并基于此识别法建立多项probit模型...