暗号資産Q&A
プロビットモデルを推定するにはどうすればよいですか?
プロビットモデルを推定するにはどうすればよいですか?
Stefano
Thu Oct 10 2024
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7 回答
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プロビットモデルを推定する方法を見つけようとしています。
これは統計分析、特にバイナリ結果の予測に役立つツールだと聞いたことがあります。
誰かが手順をガイドしたり、プロセスを理解するのに役立つリソースを提供してもらえますか?
7 回答
Nicola
Fri Oct 11 2024
モデルの推定プロセスには、プロビット モデルを観測データに当てはめることが含まれます。ここで、線形予測子は説明変数の関数です。
これらの変数には、信用スコア、収入、負債と収入の比率などの要素が含まれ、住宅ローン拒否の可能性を予測するために使用されます。
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Chloe_carter_model
Fri Oct 11 2024
Probit モデルの主な利点の 1 つは、バイナリ従属変数を確率的に処理できることです。
[0,1] 区間外の予測を生成する可能性がある単純な線形回帰とは異なり、プロビット モデルでは、予測される確率が常にこの範囲内に収まることが保証され、バイナリ結果のモデリングにより適しています。
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Giuseppe
Fri Oct 11 2024
統計分析で人気のツールであるプロビット モデルは、stats パッケージ内の汎用性の高い glm() 関数を使用して、R プログラミング言語で効率的に推定できます。
この関数は、一般化線形モデルをフィッティングするための堅牢なフレームワークを提供し、ユーザーがデータ内のさまざまな関係を探索できるようにします。
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Martina
Fri Oct 11 2024
さらに、Probit モデルには解釈可能性という利点もあります。
モデルによって推定された係数は、他のすべての変数を一定に保ち、それぞれの説明変数の単位変化に関連付けられた標準正規偏差 (Z スコア) の変化として解釈できます。
この解釈により、研究者や実務家は、住宅ローン拒否の確率に対するさまざまな要因の影響を評価することができます。
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Chiara
Fri Oct 11 2024
glm() で Probit モデルを指定する場合、鍵はファミリー引数にあります。
この引数は、glm() に Probit リンク関数を使用するように指示します。これは、住宅ローン拒否の確率などのバイナリ結果をモデル化するのに特に適しています。
適切なファミリーを選択することで、 glm() は線形予測子を確率推定値に変換し、プロビット モデルの要件にシームレスに適合します。
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