Doğrusal olasılık modeli, logit modeli ve probit modeli arasındaki temel ayrımları detaylandırabilir misiniz?
Spesifik olarak, varsayımları, en uygun oldukları veri türleri ve katsayılarının yorumlanması açısından nasıl farklılık gösteriyorlar?
Ek olarak, ekonomik ve finansal analiz bağlamında bir modeli diğerine tercih etmenin pratik sonuçları nelerdir?
6 cevap
Valentino
Tue Oct 08 2024
Logit/probit modellerinde tahmin edilen olasılık eğrisinin şekli belirgin biçimde doğrusal değildir.
Genellikle sigmoid veya lojistik fonksiyon olarak adlandırılan karakteristik S şeklinde bir form alır.
Valentina
Tue Oct 08 2024
Bu eğrilik, genellikle LPM ile ilişkilendirilen düz çizgi tahminleriyle tam bir tezat oluşturuyor.
Sigmoid eğrisi, özellikle ikili sonuçları içeren senaryolarda daha incelikli ve gerçekçi olasılık tahminlerine olanak tanır.
DaeguDiva
Tue Oct 08 2024
Bu modellerin parladığı pratik uygulamalardan biri de kripto para finansmanı alanındadır.
Örneğin, piyasa eğilimlerini veya bir madalyonun belirli bir fiyat noktasına ulaşma olasılığını tahmin etmek, logit/probit modellerinin doğruluğundan büyük ölçüde faydalanabilir.
SamuraiSoul
Tue Oct 08 2024
Logit/probit modelleri ile LPM arasındaki temel ayrım, tahmin yeteneklerinde yatmaktadır.
Spesifik olarak, bu modeller içerisinde 1'e eşit bir sonucun tahmin edilen olasılığı doğası gereği sınırlıdır.
EchoWhisper
Tue Oct 08 2024
LPM'den farklı olarak logit/probit modelleri, bir olayın meydana gelmesine ilişkin tahmin edilen olasılığın 0'ın altına düşmemesini veya 1'i aşmamasını sağlar. Tanım gereği olasılıkların bu aralıkta yer alması gerektiğinden bu hayati bir özelliktir.