1樓：匿名使用者
不是一個意思。logit模型中的解釋變數係數 沒有直接的實際意義，不過通過它可以計算 change in prob.麻煩的是要自己按公式進行程式設計計算。
在stata中可採用 probit regression reporting change in prob. 功能直接得出概率變化的數量，和前者結果完全一樣，這樣就避免了這個麻煩。
另外，logit模型估計係數的顯著性通常是我們關注的重點，它經常和lpm模型的結果不一樣，在實證中顯得更可靠。
lpm、logit、probit模型估計係數之間有什麼樣的大致關係?
2樓：匿名使用者
logit模型估計的係數= probit 模型估計的係數 * 1.65
上述關係是確定的。而lpm模型在理論上有誤設定，故估計係數不具有一致性，理論上和logit(probit)模型估計係數沒有關係。一般來說數量上差距不大，但係數的顯著性經常有不同。
lpm模型，logit模型，probit模型，tobit 模型，泊松模型的應用範圍有何不同
3樓：匿名使用者
logit模型估計的係數= probit 模型估計的係數 * 1.65
上述關係是確定的.而lpm模型在理論上有誤設定,故估計係數不具有一致性,理論上和logit(probit)模型估計係數沒有關係.一般來說數量上差距不大,但係數的顯著性經常有不同.
做了一個logit模型，eviews怎麼分析結果？求大神！ 10
4樓：匿名使用者
logit模型
是不用管擬合優度的，跟一般迴歸方程不一樣，二元離散的因變數方程很難有很好的擬合優度；
主要看lr檢驗，這是看方程顯不顯著的，p=0說明方程顯著漸進z檢驗，這是看係數顯不顯著，p小於0.05的說明係數可以用
5樓：劉得意統計服務
一看判定係數r方，本例中，mcfr方為0.17，擬合優度較差，不理想。
二看prob,即最後一列，不於0.05，則通過顯著性檢驗，說明該自變數對因變數有顯著影響。
本例看，大多數沒有通過檢驗，模型效果不理想。
三看係數，如果通過了檢驗，就可以寫出迴歸方程，解釋係數的經濟含義。
若有幫助，請及時採納，謝謝。
統計人劉得意
什麼是tobit 模型
6樓：___耐撕
tobit模型(tobit model)是指因變數雖然在正值上大致連續分佈，但包含一部分以正概率取值為0的觀察值的一類模型。
比如，在任一給定年份，有相當數量家庭的醫療保險費用支出為0，因此，雖然年度家庭醫療保險費用支出的總體分佈散佈於一個很大的正數範圍內，但在數字0上卻相當集中。
它也被稱為截尾迴歸模型或刪失迴歸模型(******ed regression model)，屬於受限因變數(limited dependent variable)迴歸的一種。
受限因變數指因變數的觀測值是連續的，但是受到某種限制，得到的觀測值並不完全反映因變數的實際狀態。主要包括斷尾迴歸模型(truncated regression model)、tobit模型(tobit model)和樣本選擇模型(sample selection model)等。
7樓：李薇
tobit模型也稱為樣本選擇模型、受限因變數模型，是因變數滿足某種約束條件下取值的模型。
這種模型的特點在於模型包含兩個部分，一是表示約束條件的選擇方程模型；一種是滿足約束條件下的某連續變數方程模型。研究感興趣的往往是受限制的連續變數方程模型，但是由於因變數受到某種約束條件的制約，忽略某些不可度量(即：不是觀測值，而是通過模型計算得到的變數)的因素將導致受限因變數模型產生樣本選擇性偏差。
兩部模型(two-part model)與tobit模型有很大的相似之處，也是研究受限因變數問題的模型；但是這兩種模型在模型結構形式、估計方法、假設條件等方面也存在一定的區別。
[編輯]
tobit模型的形式
tobit模型的形式如下：
yi = α + βxi + υi (1)
其中υi為隨機誤差項，xi為定量解釋變數。yi為二元選擇變數。此模型由james tobin 2023年提出，因此得名。如利息稅、機動車的費改稅問題等。設
若是第一種選擇等於1，第二種選擇是0。
對yi取期望，
e(yi) = α + βxi (2)
下面研究yi的分佈。因為yi只能取兩個值，0和1，所以yi服從兩點分佈。把yi的分佈記為，
則:e(yi) = 1(pi) + 0(1 − pi) = pi (3)
由（2）和（3）式有:
pi = α + βxi （yi的樣本值是0或1，而**值是概率。） (4)
以pi = − 0.2 + 0.05xi 為例，說明xi 每增加一個單位，則採用第一種選擇的概率增加0.
05。假設用這個模型進行**，當**值落在 [0，1] 區間之內（即xi取值在[4, 24] 之內）時，則沒有什麼問題；但當**值落在[0，1] 區間之外時，則會暴露出該模型的嚴重缺點。因為概率的取值範圍是 [0，1]，所以此時必須強令**值（概率值）相應等於0或1（見下圖）。
線性概率模型常寫成如下形式，
(5)然而這樣做是有問題的。假設**某個事件發生的概率等於1，但是實際中該事件可能根本不會發生。反之，**某個事件發生的概率等於0，但是實際中該事件卻可能發生了。
雖然估計過程是無偏的，但是由估計過程得出的**結果卻是有偏的。
由於線性概率模型的上述缺點，希望能找到一種變換方法，（1）使解釋變數xi所對應的所有**值（概率值）都落在（0，1）之間。（2）同時對於所有的xi，當xi增加時，希望yi也單調增加或單調減少。顯然累積概率分佈函式f(zi) 能滿足這樣的要求。
採用累積正態概率分佈函式的模型稱作probit模型。用正態分佈的累積概率作為probit模型的**概率。另外logistic函式也能滿足這樣的要求。
採用logistic函式的模型稱作logit模型。
logit模型的缺點
8樓：終極至尊
雖然logit模型能夠在一定程度上克服模型事後**事前事件的缺陷，綜合了fr模型中fr概率分析法和klr模型中訊號分析法的優點，但是，它只是在利率、匯率等幾個主要金融資產或經濟指標的基礎上預警投機衝擊性貨幣危機，與一般貨幣危機預警還有所差異。所以僅用幾個指標來定義貨幣危機從而判斷髮生貨幣危機的概率就會存在一定問題，外債、進出口、外匯儲備、不良貸款等因素對貨幣危機的影響同樣非常重要。
求助probit模型的邊際效應
9樓：匿名使用者
probit模型是一種廣義的線性模型。服從正態分佈。形式最簡單的probit模型就是指被解釋變數y是一個0,1變數，事件發生的概率是依賴於解釋變數，即p（y=1）=f(x)，也就是說,y=1的概率是一個關於x的函式，其中f(.
)服從標準正態分佈。若f（.)是累積分佈函式，則其為logistic模型與logit模型的區別logit模型也叫logistic模型，服從logistic分佈。
probit模型服從正態分佈。兩個模型都是離散選擇模型的常用模型。但logit模型簡單直接，應用更廣。
而且，當因變數是名義變數時，logit和probit沒有本質的區別，一般情況下可以換用。區別在於採用的分佈函式不同，前者假設隨機變數服從邏輯概率分佈，而後者假設隨機變數服從正態分佈。其實，這兩種分佈函式的公式很相似，函式值相差也並不大，唯一的區別在於邏輯概率分佈函式的尾巴比正態分佈粗一些。
但是，如果因變數是序次變數，迴歸時只能用有序probit模型。有序probit可以看作是logit的擴充套件。
logit模型中的固有啞元到底是什麼？
10樓：
④logit模型和probit模型。它們也分別叫作對數比率模型和概率單位模型，都屬於概率模型，是在克服簡單的線性概率模型的基礎上並分別用logit和probit概率函式建立
您好，如何用spss17.0做logit模型迴歸，公式是logit p = ln[ p/(1-p)]= α + ∑ β x+ε
11樓：匿名使用者
你做spss的logit模型，spss會自動給你計算的，在regression選單裡面
我替別人做這類的資料分析蠻多的
求助關於模型，在加入新變數後有變數的符號都
如果是線性迴歸分抄析，襲加入新變數以後其他引數bai跟之前正負號都變了，可能du會是因為新變數有非zhi線dao性關係，但是主要是看 他們的 錯誤 就是標準差和平均值 還在不在置信區間。最主要是 標準差有沒有變小或者變大。符號的正負可以通過幾何知識來理解，sh 2 的正負號代表著曲線的弧度，如果係數...
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經典bai迴歸分析中假定解釋變數du為確zhi定變數，這樣是為了讓參dao數檢版驗時能方便地到處一些參權數的分佈。比如，在得到被解釋變數的分佈時，y a bx u，因為前面的a bx是缺點變數，則y與u有相同的分佈。在實證中，經濟資料不像其它科學實驗那樣可以設定控制變數，經濟變數的控制只能達到認為的...