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概率和逻辑有什么区别?
您能解释一下计量经济学和金融背景下概率模型和逻辑模型之间的主要区别吗? 我很好奇它们是如何应用的、它们做出的基本假设以及它们相互比较时可能存在的任何限制。 另外,在分析金融数据或加密货币市场时,您什么时候会建议使用其中一种而不是另一种?
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为什么 Logit 被称为回归?
我很好奇为什么术语“logit”被称为回归,尽管它看似不同的数学和统计基础。 您能否详细说明这种分类背后的基本原理,强调证明将 logit 标记为回归模型的关键相似性或联系,特别是在统计分析和建模的背景下?
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何时使用 Probit 与 Logit?
在统计建模领域,概率模型和逻辑模型之间的选择通常是一个令人困惑的问题。 那么,什么时候应该选择 Probit 模型而不是 Logit 模型,反之亦然? 应该考虑哪些因素才能做出明智的决定? 是否存在某种特定类型的数据或研究问题更倾向于一种模型而不是另一种模型? 作为一名研究人员或分析师,如何确保他们的选择符合每个模型的假设和特征?
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倾向得分是否匹配 logit 或 probit?
您能否澄清一下倾向得分匹配通常是使用 logit 还是 probit 模型来完成? 我知道 logit 和 probit 模型都用于二元结果的回归分析,但我不确定哪一个更常应用于倾向得分匹配的背景下。 在这种情况下,是否有特定原因导致其中一个可能优于另一个?
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