Вопросы и ответе о криптовалюте
Чем похожи логит- и пробит-модели?
Чем похожи логит- и пробит-модели?
Tommaso
Wed Oct 09 2024
|
6 Ответы {{amount}}
1097
Не могли бы вы подробнее рассказать о сходстве между моделями логит и пробит?
Оба используются в статистическом анализе для моделирования бинарных результатов, но как они сравниваются с точки зрения лежащих в их основе предположений, интерпретации коэффициентов и используемых ими распределений?
Меня особенно интересует понимание ключевых особенностей, которые делают их похожими, и того, как это влияет на их применение в исследованиях финансов и криптовалют.
6Ответы {{amount}}
CharmedClouds
Fri Oct 11 2024
В сфере анализа данных статистические методы играют ключевую роль в извлечении информации из сложных наборов данных.
Среди них Пробит и логистическая регрессия выделяются как два мощных инструмента, используемых для изучения бинарных или категориальных результатов.
Эта информация была полезна?
122
62
CryptoLegend
Fri Oct 11 2024
И Пробит, и логистическая регрессия имеют общее стремление: создать модель, которая отражает сложное взаимодействие между переменной двоичного отклика и набором объясняющих переменных.
Эта структура позволяет исследователям и практикам получить более глубокое понимание факторов, влияющих на конкретный результат.
Эта информация была полезна?
220
29
KpopMelody
Thu Oct 10 2024
Однако, несмотря на общую цель, Пробит и логистическая регрессия расходятся в своих фундаментальных предположениях и последующих интерпретациях.
Это различие подчеркивает важность выбора соответствующего метода на основе конкретных характеристик данных и рассматриваемого вопроса исследования.
Эта информация была полезна?
59
25
GyeongjuGloryDaysFestivalJoy
Thu Oct 10 2024
Пробит-регрессия, основанная на теории вероятностных распределений, предполагает, что член ошибки в модели подчиняется нормальному распределению.
Это предположение позволяет провести более детальный анализ взаимосвязи между переменными-предикторами и вероятностью наблюдения конкретного результата.
Эта информация была полезна?
376
62
KimchiQueenCharm
Thu Oct 10 2024
С другой стороны, логистическая регрессия, как следует из названия, использует логистическую функцию для моделирования отношений.
Этот подход не делает никаких предположений о распределении ошибки, что делает его более гибким выбором в определенных сценариях.
Вместо этого он фокусируется на оценке отношения шансов, обеспечивая прямую оценку влияния каждой предикторной переменной на результат.
Эта информация была полезна?
226
36
Загрузить еще 5 связанных вопросов
