Я пытаюсь понять разницу между логитом и пробитом LPM.
Я знаю, что они оба используются в статистическом моделировании, но что отличает их друг от друга с точки зрения подхода и применения?
5Ответы {{amount}}
Chiara
Sun Oct 13 2024
Форма прогнозируемых вероятностей в моделях логит/пробит также существенно отличается от формы LPM.
В то время как LPM предполагает линейную связь между зависимыми и независимыми переменными, модели логит/пробит демонстрируют отчетливую нелинейную структуру.
DongdaemunTrend
Sun Oct 13 2024
В частности, кривые логит/пробит имеют S-образную форму, напоминающую сигмовидную функцию.
Эта форма позволяет более гибко моделировать вероятности, особенно при работе с двоичными результатами, на которые влияют множество факторов.
CryptoVisionary
Sun Oct 13 2024
Ключевая характеристика, которая отличает модели логит/пробит от модели линейной вероятности (LPM), заключается в их прогнозируемых вероятностях.
GeishaMelody
Sun Oct 13 2024
В случае логит/пробит-моделей прогнозируемая вероятность результата, равного 1, по своей сути ограничена.
Оно никогда не опускается ниже 0 и не превышает 1, гарантируя, что прогнозы остаются в пределах реалистичного и интерпретируемого диапазона.
Maria
Sun Oct 13 2024
Это ограничение отсутствует в LPM, где прогнозируемые вероятности теоретически могут принимать любые значения, включая нереалистичные или выходящие за пределы спектра от 0 до 1.