J'essaie de comprendre la distinction entre les modèles probit ordonné et logit.
Quelqu'un pourrait-il expliquer les principales différences entre ces deux méthodes statistiques ?
7 réponses
ShintoSanctuary
Sat Oct 12 2024
Bien que les deux modèles partagent une similitude fondamentale dans leur objectif d'analyser les résultats catégoriels avec un ordre inhérent, ils diffèrent dans leurs hypothèses sous-jacentes concernant la distribution des erreurs.
Valentina
Sat Oct 12 2024
Plus précisément, le modèle logit ordonné suppose que les erreurs suivent une distribution logistique, une caractéristique qui correspond à l'interprétation probabiliste des rapports de cotes, qui sont naturellement dérivés de ce modèle.
CryptoTamer
Sat Oct 12 2024
À l'inverse, le modèle probit ordonné postule que les erreurs sont normalement distribuées, une distinction qui le distingue du logit ordonné en termes de structure d'erreur.
QuasarGlider
Sat Oct 12 2024
En matière de modélisation statistique, il existe deux approches principales pour gérer les variables dépendantes ordinales : le modèle logit ordonné et le modèle probit ordonné.
Elena
Sat Oct 12 2024
Une distinction notable entre ces deux méthodes réside dans leur résultat : le modèle logit ordonné produit des rapports de cotes, une statistique utile pour comprendre la relation entre les variables prédictives et la probabilité d'observer un résultat particulier.