J'essaie de comprendre la distinction entre logit et probit LPM.
Je sais qu'ils sont tous deux utilisés dans la modélisation statistique, mais qu'est-ce qui les distingue les uns des autres en termes d'approche et d'application ?
5 réponses
Chiara
Sun Oct 13 2024
La forme des probabilités prédites dans les modèles logit/probit diffère également considérablement de celle du LPM.
Alors que le LPM suppose une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes, les modèles logit/probit présentent un modèle non linéaire distinct.
DongdaemunTrend
Sun Oct 13 2024
Plus précisément, les courbes logit/probit sont en forme de S, ressemblant à une fonction sigmoïde.
Cette forme permet une modélisation plus flexible des probabilités, en particulier lorsqu'il s'agit de résultats binaires influencés par plusieurs facteurs.
CryptoVisionary
Sun Oct 13 2024
Une caractéristique clé qui distingue les modèles logit/probit du modèle de probabilité linéaire (LPM) réside dans leurs probabilités prédites.
GeishaMelody
Sun Oct 13 2024
Dans le cas des modèles logit/probit, la probabilité prédite d'un résultat égal à 1 est intrinsèquement limitée.
Il ne descend jamais en dessous de 0 ni ne dépasse 1, garantissant ainsi que les prévisions restent dans une plage réaliste et interprétable.
Maria
Sun Oct 13 2024
Cette contrainte est absente dans le LPM, où les probabilités prédites peuvent théoriquement prendre n'importe quelle valeur, y compris celles qui sont irréalistes ou en dehors du spectre 0 à 1.