В чем разница между пробитными и логит-хвостами?
Не могли бы вы объяснить разницу между пробитными и логит-хвостами простыми словами? Я пытаюсь понять, чем они отличаются по своему поведению и какое значение это имеет для статистического моделирования и анализа. Мне особенно интересно понять, как сравниваются хвосты этих распределений и как они могут повлиять на интерпретацию результатов. Заранее благодарим вас за помощь.
Должен ли я использовать логит или пробит?
Мне любопытно, какие ключевые соображения мне следует учитывать при выборе между использованием логита или пробита для моего статистического анализа? Существуют ли определенные типы данных или исследовательских вопросов, которые больше подходят друг другу? Кроме того, чем различаются предположения и интерпретации этих двух моделей, и не могли бы вы дать краткий обзор преимуществ и ограничений каждой из них? Я стремлюсь принять обоснованное решение, которое соответствует целям моего исследования.
Что лучше, логит или пробит?
Можете ли вы подробнее рассказать о различиях между моделями логит и пробит и объяснить, какая из них обычно считается лучшей для анализа бинарных результатов в контексте финансов и криптовалют? Какие факторы следует учитывать при выборе между ними? Существует ли общее эмпирическое правило или оно зависит от конкретных характеристик данных и вопроса исследования?
В чем разница между пробитом и логитом?
Можете ли вы объяснить ключевые различия между моделями пробит и логит в контексте эконометрики и финансов? Мне любопытно, как они применяются, какие основные предположения они делают и какие ограничения они могут иметь по сравнению друг с другом. Кроме того, в каких случаях вы бы рекомендовали использовать один из них при анализе финансовых данных или рынков криптовалют?
Почему logit называют регрессией?
Мне любопытно понять, почему термин «логит» называют регрессией, несмотря на его, казалось бы, различную математическую и статистическую основу. Не могли бы вы подробнее объяснить обоснование этой классификации, выделив ключевые сходства или связи, которые оправдывают обозначение логит как регрессионной модели, особенно в контексте статистического анализа и моделирования?