1樓:水澤源流
定性選擇模型的其它的說明基於probit 和logit 模型(格林,1998)。 這些模型用來指示一個迴歸模型, 如果事件發生,因變數是花費1的價值的一個二進位制的變數和0不然。 probit 和logit 模型的區別性是因變數的被預言的價值被解釋為事件發生的可能性。
在兩個模型之間的差別可能被在與每個模型相關的分佈函式裡發現。 原則上, 因為logit使用二項分佈,probit使用累積的正規分佈, 如果一個人以為無條件因變數反映出一個基礎的定性變數,一個人應該使用logit 並且如果一個人以為依靠反映出一個基礎的定量變數,使用probit。 不過,實際上, 這些其它的假定很少在結論裡產生影響, 這將對logit和在大多數情形(火腿,布朗和jang,2004)下的probit是一樣的。
無論如何, 當因變數能花費超過一價值(不僅0和1)時, 但是它保持分離並且被束,簡單的logit 和probit 模型的概括被要求。 以這種方法,格林(1998)提出兩個選擇。 第一個所謂哪主要區別性是是那些因變數的多項模特一分離和鑲幾變數花費價值 1, 2, 3, 4, 5, 等等 不過,雖然多項的模型適用於分類資料,但是他們不能捕獲因變數的其它的選擇跟隨的命令。
因此在這研究內,提議預訂的logit 和probit 模式的第2 選擇已經被選擇因為, 以及帶被凝固,分離的自然 進賬戶的因變數,他們也把它的訂貨考慮進去。 隨著這些模特,暗示最初想象是潛在意見:
在**在隨機誤差和bx 和bd在要被估計的向量的引數。 根據下列規章,被觀察的種類李基於oi:
2樓:華先生的火小姐
定性挑選模型的供選擇的規格 根據probit 並且logit 塑造(greene, 1998). 這些模型被使用表示退化模型 在哪些因變數是一二進位制可變物採取 價值的1 如果事件發生和0 否則。 probit 和logit 模型的特殊是 因變數的被預言的價值被解釋 可能性, 事件發生。
區別 在兩個模型之間能被發現在發行 作用聯絡了各個模型。 原則上, 因為logit 使用二項式發行 並且probit 使用漸增正常分配, 一個 如果使用logit 如果你承擔絕對受撫養者 可變物反射一部下定性易變和使用 probit 如果你承擔受撫養者反射部下 定量可變物。但是, 實踐上, 這些選擇 假定很少產生在上的變化 結論, 將是同樣為logit 和 在多數情況下的probit (火腿, 布朗, & jang, 2004).
在任何情況下, 當因變數可能採取更多 比一價值(0 和不僅1), 但它保留分離 並且一定, 簡單的logit 的概念化和 probit 模型必需。這樣, greene (1998) 提出二個選擇。第一個所謂 主要特殊是的多項式模型 因變數是分離和一定可變物 採取1, 2, 3, 4, 5, 等的價值。
但是, 雖然 多項式模型是可適用的對絕對資料, 他們無法奪取因變數的命令 供選擇挑選隨後而來。因此在這項研究中 提出被定購的logit 和的第二個選擇 probit 模型被選擇了因為, 並且 採取受撫養者的一定, 分離本質 可變物, 他們並且接受它的命令入 考慮。 以這些模型, 含蓄最初的假定是那 觀點□□的潛在可變物是一個線性函式 說明可變物xi 和二:
在**在隨機誤差和bx 和bd在要被估計的向量的引數。 根據下列規章,被觀察的種類李基於oi:
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