logit和probit的区别

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logistic分布；probit模型中，e服从标准正态分布。
2. 两个模型估算的边际效应的差别主要体现在对尾部数据的解释上。

联系：
1. 经验法则：b_logit 约等于1.6倍的b_probit。
2. 多数情况下，两个模型的边际效应十分接近，相应的t-statistic也十分接近。
3. 估计方法：均使用maximum likelyhood。
4. 两个模型估算系数均没有直接的经济意义。因而对模型系数的解读不同于线性模型。

5. 两个模型均用于解释事件发生的概率（即P（y=1 |x）），这点不同于经典计量模型。

摘自经管之家（版权归原作者所有）

logit和probit的区别相关推荐

广义线性回归 logit和probit
## 广义线性回归___Logit模型(y为体育锻炼强度). #install.packages("ResourceSelection") library(ResourceSele ...
probit logit
probit模型是一种广义的线性模型.服从正态分布. 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 ...
广义线性回归模型之0,1变量回归（logit/probit回归）—R语言实现
1.广义线性回归广义线性模型有三个组成部分: (1) 随机部分, 即变量所属的指数族分布族成员, 诸如正态分布, 二项分布, Poisson 分布等等. (2) 线性部分, 即 η = x⊤β. ...
logistic回归的一些直观理解（1.连接函数 logit probit）
logistic回归的一些直观理解(1.连接函数 logit probit) 前面写了一些读书笔记是关于用logit回归做二分类问题后的效果评价,基本上已经可以告一段落.然后打算回过头来整理一下log ...
logit回归模型假设_Logistic回归模型及应用建模（二）
二.因变量多分类 logistic 回归 1.概述:多元Logistic回归模型被用来建立有多个输出变量的模型,且这些预测变量通过一个线性组合变成为一个最终的预测变量.Multinomial Log ...
Topic 12 临床预测模型之列线表 (Nomogram)
点击关注,桓峰基因在临床上列线表已经占据大样本临床研究的半壁江山,非常流行,这个简单的回归模型结合临床上大规模的研究数据,发一篇10+还是非常轻松的! 前言线图(Alignment Diagram ...
stata学习笔记|离散被解释变量
离散被解释变量二值选择型--二值选择模型多值选择型--多项选择模型.条件选择.混合排序数据--排序模型非负整数计数型--泊松.负二项二值选择型采用logit和probit模型(probit ...
rdd 内生分组_内生性问题和倾向得分匹配, 献给准自然试验的厚礼
欢迎投稿(荐稿)计量经济圈,计量相关都行邮箱:econometrics666@sina.cn 编辑: @计量经济圈(ID: econometrics666); 来源: 统计学和量化研究公众号; 感 ...
FAQs答疑-面板门槛模型-Heckman选择-Tobit
全文阅读:https://www.lianxh.cn/news/8555175cde191.html 目录 Q1. PVAR 模型的 GMM 估计能否详细说明下?b1B_PVAR , 第 427 行 ...

logit和probit的区别

logit和probit的区别相关推荐

最新文章

热门文章