Logit ve probit LPM arasındaki farkı anlamaya çalışıyorum.
Her ikisinin de istatistiksel modellemede kullanıldığını biliyorum ama yaklaşım ve uygulama açısından onları birbirlerinden ayıran şey nedir?
5 cevap
Chiara
Sun Oct 13 2024
Logit/probit modellerinde tahmin edilen olasılıkların şekli de LPM'ninkinden önemli ölçüde farklıdır.
LPM, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayarken, logit/probit modelleri farklı, doğrusal olmayan bir model sergiler.
DongdaemunTrend
Sun Oct 13 2024
Özellikle logit/probit eğrileri S şeklindedir ve sigmoid fonksiyonuna benzer.
Bu şekil, özellikle birden fazla faktörden etkilenen ikili sonuçlarla uğraşırken olasılıkların daha esnek modellenmesine olanak tanır.
CryptoVisionary
Sun Oct 13 2024
Logit/probit modellerini Doğrusal Olasılık Modelinden (LPM) ayıran önemli bir özellik, tahmin edilen olasılıklarında yatmaktadır.
GeishaMelody
Sun Oct 13 2024
Lojit/probit modelleri durumunda, 1'e eşit bir sonucun tahmin edilen olasılığı doğası gereği sınırlıdır.
Hiçbir zaman 0'ın altına düşmez veya 1'i aşmaz, bu da tahminlerin gerçekçi ve yorumlanabilir bir aralıkta kalmasını sağlar.
Maria
Sun Oct 13 2024
Bu kısıtlama, tahmin edilen olasılıkların teorik olarak, gerçekçi olmayan veya 0'dan 1'e kadar spektrumun dışında olanlar da dahil olmak üzere herhangi bir değeri alabileceği LPM'de yoktur.