First, it is possible to interpret

First, it is possible to interpret only the sign and the significance of the coefficients. This is a particularly useful way to compare ordered choice regression outcomes to linear regression outcomes. The drawback is that the sign conveys little information. Second, one can compute marginal probabilities (MP), which are defined as the derivative of the probability function.Afterward, the average over all individual marginal probabilities is computed — called the average partial effect. Third, it is possible to compute the marginal probabilities evaluated at a specific value. Commonly, the sample-average is used. Hence it is called the partial effect at the average. The second and third interpretation are similar and share a common drawback.For ordered choice models, the marginal probabilities must be computed for every possible value that the dependent variable can take on. Thus, the interpretation can become very cumbersome.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประการแรก คุณสามารถตีความเฉพาะเครื่องหมายและความสำคัญของสัมประสิทธิ์เท่านั้น นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ของการถดถอยตัวเลือกแบบเรียงลำดับกับผลลัพธ์ของการถดถอยเชิงเส้น ข้อเสียคือป้ายบอกข้อมูลเพียงเล็กน้อย ประการที่สอง เราสามารถคำนวณความน่าจะเป็นส่วนเพิ่ม (MP) ซึ่งถูกกำหนดให้เป็นอนุพันธ์ของฟังก์ชันความน่าจะเป็น หลังจากนั้น ค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มแต่ละรายการจะถูกคำนวณ - เรียกว่าผลกระทบบางส่วนโดยเฉลี่ย ประการที่สาม คุณสามารถคำนวณความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มที่ประเมินตามค่าเฉพาะได้ โดยทั่วไปจะใช้ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง ดังนั้นจึงเรียกว่าผลกระทบบางส่วนโดยเฉลี่ย การตีความครั้งที่สองและสามมีความคล้ายคลึงและมีข้อเสียร่วมกัน สำหรับแบบจำลองตัวเลือกที่ได้รับคำสั่ง จะต้องคำนวณความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มสำหรับทุกค่าที่เป็นไปได้ที่ตัวแปรตามสามารถทำได้ ดังนั้นการตีความอาจยุ่งยากมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประการแรกสามารถอธิบายเฉพาะสัญลักษณ์และความสำคัญของสัมประสิทธิ์ นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการเปรียบเทียบ ผลการถดถอยที่เลือกอย่างเป็นระเบียบ กับผลการถดถอยเชิงเส้น ข้อเสียคือป้ายนี้สื่อสารน้อยมาก ประการที่สอง ความน่าจะเป็นส่วนปลาย (MP) สามารถคำนวณได้ ซึ่งนิยามว่าเป็นอนุพันธ์ของฟังก์ชันความน่าจะเป็น แล้ว, คำนวณค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นส่วนเพิ่มของแต่ละบุคคล, เรียกว่าผลค่าเฉลี่ยส่วน ประการที่สามความน่าจะเป็นของส่วนเพิ่มที่ประเมินภายใต้ค่าเฉพาะสามารถคำนวณได้ ปกติจะใช้ค่าเฉลี่ยตัวอย่าง จึงเรียกว่าเป็นผลกระทบส่วนหนึ่งเฉลี่ย การตีความแบบที่ 2 และ 3 มีความคล้ายคลึงกันและมีข้อเสียร่วมกัน สำหรับรูปแบบการเลือกตามลำดับความน่าจะเป็นของส่วนเพิ่มของแต่ละค่าที่อาจมีเนื่องจากตัวแปรจะต้องคำนวณ ดังนั้นการตีความอาจกลายเป็นเรื่องยุ่งยากมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประการแรกคุณสามารถอธิบายสัญลักษณ์และความสําคัญของค่าสัมประสิทธิ์ได้เท่านั้น นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการเลือกผลการถดถอยและผลการถดถอยเชิงเส้น ข้อเสียคือสัญลักษณ์มีข้อมูลน้อยมาก ประการที่สองคุณสามารถคํานวณความน่าจะเป็นขอบ( MP )ซึ่งกําหนดเป็นอนุพันธ์ของฟังก์ชันความน่าจะเป็น จากนั้นคํานวณค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นขอบของแต่ละบุคคล-เรียกว่าผลกระทบส่วนเฉลี่ย ประการที่สามความน่าจะเป็นขอบที่ประเมินโดยค่าเฉพาะสามารถคํานวณได้ โดยทั่วไปจะใช้ค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง ดังนั้นจึงเรียกว่าผลเฉลี่ยบางส่วน คําอธิบายที่สองและที่สามมีความคล้ายคลึงกันและมีข้อบกพร่องร่วมกัน สําหรับรูปแบบการเลือกอย่างเป็นระเบียบคุณต้องคํานวณความน่าจะเป็นขอบของแต่ละค่าที่เป็นไปได้ที่อาจได้รับจากตัวแปร ดังนั้นการอธิบายจึงกลายเป็นเรื่องยุ่งยากมาก