Probit analysis is alternative of l

Probit analysis is alternative of logit method. The main difference is that assume normal distribution of random
variables (independent variables in model). The difference lies in fact that logistic function has harder “fat tails”.
There are no significant differences in practise, only in the case that sample contains numerous observations with
extreme values. Parameters estimates obtained by logit and probit models cannot be compared directly because the
logarithmic distribution has variance equal π2
/3, therefore the estimates obtained by logit model have to be
multiplied by 31/2/π in order to be comparable with estimates obtained in the probit model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ probit เป็นทางเลือกของวิธี logit ความแตกต่างหลักคือ ที่สมมติของสุ่มแจกตัวแปร (ตัวแปรอิสระในแบบจำลอง) ความแตกต่างที่อยู่ในความเป็นจริง ว่า ฟังก์ชันโลจิสติกมียาก "ไขมันหาง"มีความแตกต่างไม่มีนัยสำคัญในการฝึก เฉพาะในกรณี ที่ตัวอย่างประกอบด้วยข้อสังเกตมากมายด้วยค่ามาก ประมาณการของพารามิเตอร์ได้โดย probit แบบจำลอง logit เทียบไม่ได้โดยตรงเนื่องจากการลอการิทึมกระจายมีความแปรปรวนเท่ากับ π23 ดังนั้นการประเมินที่ได้รับจากแบบจำลอง logit ต้องคูณ ด้วย 31/2/π เพื่อสามารถเปรียบเทียบการประเมินที่ได้รับในแบบจำลอง probit

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ Probit เป็นอีกทางเลือกของวิธี logit ความแตกต่างที่สำคัญคือการกระจายถือว่าปกติของการสุ่ม
ตัวแปร (ตัวแปรอิสระในรูปแบบ) ความแตกต่างอยู่ในความจริงที่ว่าฟังก์ชั่นโลจิสติกมียาก "หางอ้วน".
ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในทางปฏิบัติมีเฉพาะในกรณีตัวอย่างที่มีการสังเกตการณ์จำนวนมากที่มี
ค่ามาก พารามิเตอร์ประมาณการที่ได้จากการ logit และ probit รุ่นไม่สามารถเทียบได้โดยตรงเพราะ
การกระจายลอการิทึมมีความแปรปรวนเท่ากับπ2
/ 3 จึงประมาณการที่ได้จากแบบจำลองโลจิตจะต้องมีการ
คูณด้วย 31/2 / πเพื่อที่จะเทียบเคียงกับประมาณการที่ได้รับใน รุ่น probit

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ทางเลือกของตัวแบบโลจิท . ความแตกต่างหลักคือการที่ถือว่าการแจกแจงปกติของแบบสุ่มตัวแปร ( ตัวแปรอิสระในรูปแบบ ) ความแตกต่างอยู่ในความเป็นจริงการทำงานโลจิสติกได้ยากอ้วน " หาง "ไม่มีความแตกต่างในการปฏิบัติเท่านั้น ในกรณีที่ตัวอย่างมีตัวอย่างมากมายกับค่าสุดขีด ค่าประมาณการโดยแบบจำลองโลจิท และตัวไม่สามารถเทียบได้โดยตรง เพราะการแจกแจงลอการิทึมมีความแปรปรวนเท่ากัน π 2/ 3 ดังนั้น ประมาณการได้ โดยแบบจำลองโลจิต ( Logit Model ) มีเป็นคูณด้วย 31 / 2 / πเพื่อให้ใกล้เคียงกับประมาณการที่ได้ในตัวแบบโพรบิท