Probit和logit通常得出相似的结果。 两种模型之间的主要区别是逻辑分布是厚尾。 实际上,没有明显的理由选择一个或者放弃另一个。 许多研究人员选择Logit是因为它比较简单。 LPM模型与非线性模型的最大区别在于,LPM模型假设边际效应为常数,而logit模型和probit模型则在改变x值时暗示了局部效应的大小的变化。 Specficatio...
logit和probit的区别： 1. y* = x'b + e中，对e的分布的设定不同。logit模型中，e服从标准logi...
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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...
1、意思不同 probit：概率单位。logistic：数理(符号)逻辑。2、用法不同 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...
Logit模型与Probit模型在模型形式上相似，但其主要区别在于对随机扰动项的假设。Probit模型假设随机扰动项服从正态分布，而Logit模型则假设服从Logistic分布。Logit模型在参数估计方面更方便，因为其累积分布函数有解析表达式，而正态分布没有。然而，在解释系数时，Logit回归的估计参数beta值对应的exp(beta)可以...
Probit和Logit模型都是用于研究分类响应变量与解释变量之间关系的概率模型。它们的基本形式都是通过一个线性方程来描述响应变量与解释变量之间的关系,然后通过某种概率分布来将这种线性关系转化为概率值。因此,它们的相似之处在于: 线性关系:两种模型都假设响应变量与解释变量之间的关系是线性的。这意味着我们可以将解释变量...
答:为估计模型二元选择模型yi*=XiB+μi*,必须先知道μi*的分布。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...
一、logit模型系数解释 logit模型基于二项逻辑回归的概率模型,适用于事件结果是二元变量(如成功/失败,发生/不发生)的情况。该模型通过计算事件发生的对数几率来建模,并利用最大似然估计来确定系数的值。 1.系数的正负 logit模型中的系数是事件发生概率对于自变量的变化的影响大小。系数的正负代表了自变量与事件发生概率...
如果εi有cdf：F(u)=exp(u)1+exp(u)，那么这个模型是logit。核心区别在于对残差项分布的假设。一般...