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probit回归分析(probit)
您好,今天小编胡舒来为大家解答以上的问题。probit回归分析,probit相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧!
1、robit与logistic的区别为:意思不同、用法不同、侧重点不同。
2、一、意思不同probit:概率单位。
3、2、logistic:数理(符号)逻辑。
4、二、用法不同probit:probit模型服从正态分布。
5、两个模型都是离散选择模型的常用模型。
6、但logit模型简单直接,应用更广。
7、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。
8、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。
9、2、logistic:Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型。
10、Logit模型是Luce(1959)根据IIA特性首次导出的;Marschark(1960)证明了Logit模型与最大效用理论的一致性;Marley(1965)研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系。
11、三、侧重点不同probit:根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位。
12、2、logistic:离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型。
本文就为大家分享到这里,希望小伙伴们会喜欢。
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