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LPM 和 logit 或 probit 模型之间有什么区别？
LPM 和 logit 或 probit 模型之间有什么区别？
Caterina
Thu Oct 10 2024
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我试图理解三种不同类型模型之间的区别：LPM、logit 和 probit。
我想知道它们在方法、假设和适用性方面有何不同。
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CryptoKing
Sat Oct 12 2024
LPM、logit 和 probit 模型之间的选择取决于具体的研究问题和数据的特征。
每个模型都有其优点和局限性，研究人员应该仔细考虑哪种模型最适合他们的需求。
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CryptoPioneer
Sat Oct 12 2024
LPM 是计量经济学中常用的统计模型，其运行假设是因变量的边际效应保持不变。
这一假设允许研究人员假设不同水平的自变量具有统一的影响，从而简化了分析。
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SilenceSolitude
Sat Oct 12 2024
相比之下，logit 和 probit 模型是二元结果建模的常用选择，却表现出不同的行为。
这些模型意味着部分效应或自变量对因变量的影响随着自变量值的变化而减小。
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BitcoinBaron
Sat Oct 12 2024
logit 和 probit 模型中部分效应的递减幅度是区分它们与 LPM 的一个重要特征。
它反映了这样的想法：当自变量接近其极值时，因变量的增量变化变得更小。
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Carlo
Sat Oct 12 2024
这种假设的差异对于模型结果的解释具有重要意义。
在LPM中，研究人员可以直接将系数解释为恒定边际效应。
然而，在logit和probit模型中，系数代表对数优势或概率的变化，实际的边际效应需要单独计算。
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