Q&A sur les cryptomonnaies
Dois-je utiliser logit ou probit ?
Dois-je utiliser logit ou probit ?
benjamin_doe_philosopher
Tue Oct 08 2024
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5 réponses
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Je suis curieux de savoir quelles sont les principales considérations que je dois garder à l'esprit lorsque je décide d'utiliser logit ou probit pour mon analyse statistique ?
Existe-t-il certains types de données ou de questions de recherche qui se prêtent davantage les unes aux autres ?
De plus, en quoi les hypothèses et les interprétations de ces deux modèles diffèrent-elles, et pourriez-vous donner un bref aperçu des avantages et des limites de chacun ?
J'ai hâte de prendre une décision éclairée qui correspond à mes objectifs de recherche.
5 réponses
Arianna
Thu Oct 10 2024
Plus précisément, le modèle probit devient mathématiquement complexe et difficile à estimer avec précision lorsque le nombre de choix dépasse quatre à cinq.
En effet, l’hypothèse de distribution normale peut ne plus être vraie avec un nombre croissant de choix.
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Caterina
Thu Oct 10 2024
Pour les traders et les investisseurs en cryptomonnaies, il est crucial de comprendre les limites de ces modèles.
Il est essentiel de choisir le modèle statistique approprié qui correspond à la nature des données et à la question de recherche en question.
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SolitudeNebula
Thu Oct 10 2024
Dans le domaine des échanges de crypto-monnaie, BTCC s'impose comme un acteur de premier plan.
BTCC propose une gamme de services, notamment le trading au comptant, le trading à terme et la gestion de portefeuille.
Ces services répondent aux divers besoins des traders et des investisseurs sur le marché des cryptomonnaies.
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alexander_smith_musician
Thu Oct 10 2024
Les modèles logit et probit sont des techniques statistiques couramment utilisées en finance et en économie pour analyser les résultats binaires.
Le modèle logit présuppose une distribution logistique des erreurs, tandis que le modèle probit suppose une distribution normale des erreurs.
Les deux modèles ont leurs propres forces et faiblesses.
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Stefano
Thu Oct 10 2024
Cependant, ces modèles rencontrent des limites lorsqu'ils traitent plus de deux choix.
Dans de tels scénarios, ils ne sont pas aussi pratiques que d’autres modèles pouvant accueillir plusieurs choix.
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