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线性概率模型 logit 和 probit 模型有什么区别？
线性概率模型 logit 和 probit 模型有什么区别？
Chloe_thompson_artist
Sun Oct 06 2024
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6 回答数
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您能否详细说明线性概率模型、logit 模型和 probit 模型之间的主要区别？
具体来说，它们的假设、最适合的数据类型以及系数的解释有何不同？
此外，在经济和金融分析中选择一种模型而不是其他模型有哪些实际影响？
6 回答数
Valentino
Tue Oct 08 2024
logit/probit 模型中预测概率曲线的形状明显是非线性的。
它呈现出特有的 S 形形式，通常称为 sigmoid 或逻辑函数。
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Valentina
Tue Oct 08 2024
这种曲率与通常与 LPM 相关的直线预测形成鲜明对比。
S 形曲线允许进行更细致、更现实的概率预测，特别是在涉及二元结果的场景中。
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DaeguDiva
Tue Oct 08 2024
这些模型的一个实际应用是在加密货币金融领域。
例如，预测市场趋势或代币达到某个价格点的可能性可以从 Logit/Probit 模型的准确性中受益匪浅。
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SamuraiSoul
Tue Oct 08 2024
logit/probit 模型和 LPM 之间的核心区别在于它们的预测能力。
具体来说，这些模型中结果等于 1 的预测概率本质上受到限制。
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EchoWhisper
Tue Oct 08 2024
与 LPM 不同，logit/probit 模型确保事件发生的预测概率不会低于 0 或超过 1。这是一个至关重要的特征，因为根据定义，概率必须在此范围内。
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