В чем разница между упорядоченным пробитом и логитом?
Я пытаюсь понять разницу между упорядоченными моделями пробита и логита. Может ли кто-нибудь объяснить основные различия между этими двумя статистическими методами?
Какая модель лучше логит или пробит?
Я пытаюсь решить, использовать ли для своего анализа логит-модель или пробит-модель. Я хочу знать, какой из них обычно считается лучшим, или есть ли конкретные сценарии, в которых один из них будет более подходящим, чем другой.
Как выбрать пробит или логит?
Я пытаюсь решить, использовать ли пробит или логит для статистического анализа. Мне нужно понять различия между ними и какой из них больше подойдет для моих данных и типа анализа, который я провожу.
Чем похожи логит- и пробит-модели?
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.
Какова цель логита?
Не могли бы вы подробнее рассказать о назначении логита? Используется ли он в основном для задач классификации в статистике и машинном обучении? Помогает ли это предсказать вероятность бинарного результата, например, совершит ли клиент покупку или нет? И чем он отличается от других методов, таких как линейная регрессия, с точки зрения применения и возможностей? Мне любопытно понять значение логита в анализе и моделировании данных.