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如何估計機率模型？
如何估計機率模型？
Stefano
Thu Oct 10 2024
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7 回答
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我正在嘗試找出如何估計機率模型。
我聽說它是統計分析中的一個有用工具，特別是對於預測二元結果。
有人可以指導我完成這些步驟或提供資源來幫助我理解這個過程嗎？
7 回答
Nicola
Fri Oct 11 2024
模型的估計過程涉及將 Probit 模型擬合到觀測數據，其中線性預測變數是解釋變數的函數。
這些變數可能包括信用評分、收入和債務收入比等因素，用於預測抵押貸款被拒絕的可能性。
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Chloe_carter_model
Fri Oct 11 2024
Probit 模型的主要優點之一是能夠以機率方式處理二元因變數。
與可能產生 [0,1] 區間之外的預測的簡單線性迴歸不同，Probit 模型確保預測機率始終在此範圍內，使它們更適合對二元結果進行建模。
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Giuseppe
Fri Oct 11 2024
Probit 模型是統計分析中的一種流行工具，可以透過 stats 套件中的多功能 glm() 函數在 R 程式語言中進行有效估計。
該函數為擬合廣義線性模型提供了一個強大的框架，使用戶能夠探索數據中的各種關係。
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Martina
Fri Oct 11 2024
此外，Probit 模型具有可解釋性優勢。
模型估計的係數可以解釋為與相應解釋變數的單位變化相關的標準常態偏差（z 分數）的變化，保持所有其他變數不變。
這種解釋使研究人員和從業者能夠評估不同因素對抵押貸款被拒絕機率的影響。
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Chiara
Fri Oct 11 2024
當用glm()指定Probit模型時，關鍵在於族參數。
此參數指示 glm() 使用 Probit 連結函數，該函數特別適合對二元結果進行建模，例如抵押貸款被拒絕的機率。
透過選擇適當的族，glm() 將線性預測器轉換為機率估計，無縫地符合 Probit 模型的要求。
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