![Giulia](https://img.btcc.com/btcc/qa/Giulia.png)
如何选择probit或logit?
我正在尝试在统计分析中使用概率还是逻辑来做出决定。 我需要了解它们之间的差异,以及哪一种更适合我的数据和我正在进行的分析类型。
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![Tommaso](https://img.btcc.com/btcc/qa/Tommaso.png)
logit 和 probit 模型有何相似之处?
您能详细说明一下 logit 模型和 Probit 模型之间的相似之处吗? 两者都用于统计分析中以对二元结果进行建模,但它们如何在其基本假设、系数解释以及它们所利用的分布方面进行比较? 我特别有兴趣了解使它们相似的关键特征,以及这如何影响它们在金融和加密货币研究中的应用。
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![SoulStorm](https://img.btcc.com/btcc/qa/SoulStorm.png)
logit 的目的是什么?
您能详细说明一下 logit 的用途吗? 它主要用于统计和机器学习中的分类任务吗? 它是否有助于预测二元结果的概率,例如客户是否会购买? 它在应用和功能方面与线性回归等其他方法有何不同? 我很想了解 logit 在数据分析和建模中的重要性。
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![benjamin_doe_philosopher](https://img.btcc.com/btcc/qa/benjamin_doe_philosopher.png)
我应该使用 logit 还是 probit?
我很好奇,在决定使用 logit 还是 probit 进行统计分析时,我应该牢记哪些关键考虑因素? 是否有某些类型的数据或研究问题更适合其中一种? 此外,这两个模型的假设和解释有何不同,您能否简要概述一下每个模型的优点和局限性? 我渴望做出符合我的研究目标的明智决定。
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![Tommaso](https://img.btcc.com/btcc/qa/Tommaso.png)
logit 和 probit 哪个更好?
您能否详细说明 logit 模型和 Probit 模型之间的差异,并解释通常认为哪一种模型更适合分析金融和加密货币背景下的二元结果? 在两者之间做出选择时应考虑哪些因素? 是否有一般的经验法则,还是取决于数据和研究问题的具体特征?
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