Не могли бы вы уточнить, обычно ли сопоставление оценок склонности выполняется с использованием логит- или пробит-модели?
Я понимаю, что в регрессионном анализе бинарных результатов используются как логит-, так и пробит-модели, но я не уверен, какая из них чаще применяется в контексте сопоставления оценок склонности.
Есть ли конкретная причина, по которой в этом сценарии один может быть предпочтительнее другого?
9Ответы {{amount}}
BlockchainLegendary
Tue Oct 08 2024
Альтернативный метод — использовать показатель склонности для целей сопоставления.
CryptoLodestar
Tue Oct 08 2024
Достижение оптимальных результатов при анализе данных часто требует интеграции показателей склонности.
Alessandro
Tue Oct 08 2024
Это предполагает выявление людей с одинаковыми показателями предрасположенности в экспериментальной и контрольной группах.
Riccardo
Tue Oct 08 2024
Один из эффективных подходов заключается в включении показателя склонности непосредственно в уравнение регрессии.
Leonardo
Tue Oct 08 2024
Таким образом, предполагаемый эффект лечения можно изолировать от мешающих факторов, которые могут повлиять на наблюдаемые результаты.