where φ(.) is the density function

where φ(.) is the density function for a normal variable.
In the case of bivariate probit model, several marginal
effects can be computed. We are interested mainly in the
change in probability of continued adoption: Prob(continue=
1)= Prob(continue=1, gap=1)=P11. The marginal effects
are derived using derivative rules of the bivariate probability
function (Baslevent and El-Hamidi, 2009):

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่φ(.)เป็นฟังก์ชันความหนาแน่นสำหรับตัวแปรปกติในกรณีของ bivariate probit แบบร่อแร่หลายสามารถคำนวณผลกระทบ เราสนใจส่วนใหญ่ในการการเปลี่ยนแปลงน่านำมาใช้อย่างต่อเนื่อง: Prob(continue=1) = Prob (ต่อ = 1 ช่องว่าง = 1) = P11 เกิดผลกระทบมาใช้ดัดแปลงกฎของความน่าเป็น bivariateฟังก์ชัน (Baslevent และ El Hamidi, 2009):

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่φ (.) เป็นฟังก์ชั่นความหนาแน่นสำหรับตัวแปรปกติ.
ในกรณีของรูปแบบ bivariate probit ที่ร่อแร่หลาย
ผลกระทบสามารถคำนวณได้ เรามีความสนใจส่วนใหญ่ใน
การเปลี่ยนแปลงในความน่าจะเป็นของการยอมรับอย่างต่อเนื่อง: Prob (ยังคง =
1) = Prob (ยังคง = 1 ช่องว่าง = 1) = P11 ผลกระทบที่ขอบ
จะได้มาโดยใช้กฎที่มาของความน่าจะเป็นสองตัวแปร
ฟังก์ชั่น (Baslevent และ El-Hamidi 2009):

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่φ ( ) เป็นฟังก์ชันความหนาแน่นของตัวแปรปกติในกรณีของโดยใช้ตัวแบบโพรบิทหลาย ?ผลสามารถคํานวณ เราสนใจเป็นหลักในการเปลี่ยนแปลงในความน่าจะเป็นของการยอมรับอย่างต่อเนื่อง : prob = ( ต่อ( ต่อ 1 ) = prob = 1 กัป = 1 ) = P11 . ผล ?จะได้มาใช้กฎอนุพันธ์ของโดยใช้ความน่าจะเป็นฟังก์ชัน ( baslevent และ El ด มีดี , 2009 )