logit模型-logit模型和probit模型区别

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原创，时间：2022-12-25 06:55:07

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关于logit模型内容导航：

• 1、logit模型
• 2、logit模型和probit模型区别
• 3、logit模型怎么用

1、logit模型

logit模型和probit模型结果相差很大的原因多是由于实验过程中参数设置的区别，在参数相同的情况下，两者结果是一样的。
Logit模型，又译“评价模型”，“分类评价模型”，又称Logistic回归，“逻辑回归”，是离散选择方法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是应用最广泛的模型。它是社会学、生物统计学、临床、定量心理学、计量经济学、市场营销学等领域常用的统计实证分析方法。
Probit模型是一个线性模型。这是正态分布。

2、logit模型和probit模型区别

logit模型估计的系数模只杨例司前缩且叶松= probit 模型估计的系数 * 1.65
上述关系是确定的.而Lpm模型在理论上有误设定,故估计系数不具有一致性,理论上和logit(probit)模型估计系数没有关系.一般来说数量上差距不大,但系数的显著性经常有不同.

3、logit模型怎么用

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。 首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。 其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

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