楼主: tracy3768
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[一般统计问题] Logit模型和probit模型的区别   [推广有奖]

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tracy3768 发表于 2014-10-24 13:30:25 |AI写论文

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关键词:logit模型 Probit logit bit Log 模型

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andruw 发表于5楼  查看完整内容

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 ...

本帖被以下文库推荐

沙发
zlgsx 学生认证  发表于 2014-10-25 10:50:06
因变量是分类变量的回归分析。
Probit, logit都可以用来处理多种类型情况,二分,多分。
区别,logit更灵活容易解释。
probit更多用于二分变量。
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tracy3768 发表于 2014-10-26 13:06:22
zlgsx 发表于 2014-10-25 10:50
因变量是分类变量的回归分析。
Probit, logit都可以用来处理多种类型情况,二分,多分。
区别,logit更灵 ...
多谢!

板凳
空间经济地理 发表于 2015-9-26 10:13:23
这个好难啊  需要花功夫努力学习

报纸
andruw 在职认证  发表于 2015-9-26 14:12:07
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。
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地板
空间经济地理 发表于 2015-11-16 09:44:24
andruw 发表于 2015-9-26 14:12
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;p ...
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呼叫猫的老鼠 学生认证  发表于 2015-11-27 15:30:00
andruw 发表于 2015-9-26 14:12
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;p ...

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此情可待402 发表于 2016-1-9 15:26:25 来自手机
说的太对了哈哈哈

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Deweyle 学生认证  发表于 2016-5-7 21:14:59

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tracy3768 发表于 2016-5-23 16:28:55
多谢!

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