有哪位大神能通俗易懂的解釋下probit模型嗎?

時間 2021-06-03 16:45:57

1樓:西偉

參見連享會推文:

專題:Stata命令

Stata新命令:面板-LogitFE-ProbitFE

專題:交乘項-調節

Logit-Probit中的交乘項及邊際效應圖示專題:Probit-Logit詳解 Logit/Probit 模型中的 completely determined 問題

二元選擇模型:Probit 還是 Logit?Stata:二元Probit模型動態 Probit 模型及 Stata 實現

2樓:

probit模型是從屬於離散選擇模型,與之常做比較的是logit模型,這兩個區別在於模型中隨機擾動項的先驗服從什麼分布。如果是正態分佈就是probit模型,若為logistic分布就是logit模型。

以二分類問題為例,決策者的選擇或不選擇類似於乙個貝努里實驗:

想象存在乙個我們觀測不到的潛變數y*,當潛變數y*>0的時候,決策者會選擇做這件事情

這裡需要對擾動項的分布做乙個假設(probit模型和logit模型差異所在)

pobit模型就是殘差服從正態分佈的累積密度函式(cdf):

其中φ為標準正態分佈的概率密度函式(pdf)可以用極大似然估計MLE去估計引數β的值

有專業人士能通俗易懂的解釋下什麼是AI晶元嗎?

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