Tilastossa probit-malli on eräänlainen regressio, jossa riippuvainen muuttuja voi ottaa vain kaksi arvoa, esimerkiksi naimisissa tai ei-naimisissa. Sana on portmanteau, joka tulee sanasta todennäköisyys + yksikkö.
Mitä probit-regressio tekee?
Probittiregressiota, jota kutsutaan myös probit-malliksi, käytetään dikotomien tai binääristen tulosmuuttujien mallintamiseen. Probittimallissa todennäköisyyden käänteinen standardinormaalijakauma mallinnetaan ennustajien lineaarisena yhdistelmänä.
Mikä on logit- ja probit-regressio?
Logit-malli käyttää jotain, jota kutsutaan logistisen jakauman kumulatiiviseksi jakelufunktioksi. Probit-malli käyttää jotain, jota kutsutaan standardinormaalijakauman kumulatiiviseksi jakaumafunktioksi f(∗) määrittämään. Molemmat funktiot ottavat minkä tahansa luvun ja skaalaavat sen uudelleen 0:n ja 1:n välille.
Onko probit sama kuin logistinen regressio?
Sigmoidisuhde ennustajan ja todennäköisyyden välillä on lähes identtinen probitissa ja logistisessa regressiossa X:n 1 yksikön erolla on suurempi vaikutus todennäköisyyteen keskellä kuin lähellä 0 tai 1. Jos teet näitä tarpeeksi, voit varmasti tottua ajatukseen.
Milloin minun pitäisi käyttää probit-mallia?
Käytä kaksimuuttujan probit-regressiomallia jos sinulla on kaksi binääririippuvaista muuttujaa (Y1, Y2) ja haluat mallintaa ne yhdessä joidenkin selittävien muuttujien funktiona.
