加密问答
如何估计概率模型？
如何估计概率模型？
Stefano
Thu Oct 10 2024
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7 回答数
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我正在尝试找出如何估计概率模型。
我听说它是统计分析中的一个有用工具，特别是对于预测二元结果。
有人可以指导我完成这些步骤或提供资源来帮助我理解该过程吗？
7 回答数
Nicola
Fri Oct 11 2024
模型的估计过程涉及将 Probit 模型拟合到观测数据，其中线性预测变量是解释变量的函数。
这些变量可能包括信用评分、收入和债务收入比等因素，用于预测抵押贷款被拒绝的可能性。
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Chloe_carter_model
Fri Oct 11 2024
Probit 模型的主要优点之一是能够以概率方式处理二元因变量。
与可能产生 [0,1] 区间之外的预测的简单线性回归不同，Probit 模型确保预测概率始终在此范围内，使它们更适合对二元结果进行建模。
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Giuseppe
Fri Oct 11 2024
Probit 模型是统计分析中的一种流行工具，可以通过 stats 包中的多功能 glm() 函数在 R 编程语言中进行有效估计。
该函数为拟合广义线性模型提供了一个强大的框架，使用户能够探索数据中的各种关系。
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Martina
Fri Oct 11 2024
此外，Probit 模型具有可解释性优势。
模型估计的系数可以解释为与相应解释变量的单位变化相关的标准正态偏差（z 分数）的变化，保持所有其他变量不变。
这种解释使研究人员和从业者能够评估不同因素对抵押贷款被拒绝概率的影响。
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Chiara
Fri Oct 11 2024
当用glm()指定Probit模型时，关键在于族参数。
该参数指示 glm() 使用 Probit 链接函数，该函数特别适合对二元结果进行建模，例如抵押贷款被拒绝的概率。
通过选择适当的族，glm() 将线性预测器转换为概率估计，无缝地符合 Probit 模型的要求。
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