Ich versuche den Unterschied zwischen Logit- und Probit-LPM zu verstehen.
Ich weiß, dass beide in der statistischen Modellierung verwendet werden, aber was unterscheidet sie hinsichtlich ihres Ansatzes und ihrer Anwendung voneinander?
5 Antworten
Chiara
Sun Oct 13 2024
Auch die Form der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten in Logit/Probit-Modellen unterscheidet sich deutlich von der des LPM.
Während das LPM von einer linearen Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen ausgeht, weisen die Logit/Probit-Modelle ein deutliches, nichtlineares Muster auf.
DongdaemunTrend
Sun Oct 13 2024
Konkret sind die Logit/Probit-Kurven S-förmig und ähneln einer Sigmoidfunktion.
Diese Form ermöglicht eine flexiblere Modellierung von Wahrscheinlichkeiten, insbesondere bei binären Ergebnissen, die von mehreren Faktoren beeinflusst werden.
CryptoVisionary
Sun Oct 13 2024
Ein Schlüsselmerkmal, das Logit/Probit-Modelle vom linearen Wahrscheinlichkeitsmodell (LPM) unterscheidet, liegt in ihren vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten.
GeishaMelody
Sun Oct 13 2024
Im Fall von Logit/Probit-Modellen ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses gleich 1 inhärent begrenzt.
Er fällt nie unter 0 oder übersteigt 1, wodurch sichergestellt wird, dass die Vorhersagen innerhalb eines realistischen und interpretierbaren Bereichs bleiben.
Maria
Sun Oct 13 2024
Diese Einschränkung fehlt im LPM, wo vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten theoretisch jeden Wert annehmen können, auch solche, die unrealistisch sind oder außerhalb des 0-zu-1-Spektrums liegen.