Hauv kev txheeb cais, tus qauv probit yog ib hom kev thim rov qab uas qhov kev hloov pauv tuaj yeem coj tsuas yog ob qho txiaj ntsig, piv txwv li sib yuav lossis tsis tau sib yuav. Lo lus yog portmanteau, los ntawm probability + unit.
Yuav ua li cas txo qis kev pheej hmoo ua li cas?
Probit regression, tseem hu ua tus qauv probit, yog siv los ua qauv dichotomous lossis binary cov txiaj ntsig sib txawv. Nyob rau hauv tus qauv probit, tus txheej txheem hloov pauv ib txwm faib ntawm qhov tshwm sim yog ua qauv raws li kev sib xyaw ua ke ntawm cov kwv yees.
Yuav ua li cas yog logit thiab probit regression?
Tus qauv logit siv qee yam hu ua kev faib khoom faib tawm ntawm kev xa khoom xa tawm. Tus qauv probit siv ib yam dab tsi hu ua cumulative distribution function of the standard normal distribution to define f(∗). Ob txoj haujlwm yuav siv tus lej twg thiab rov ntsuas nws kom poob ntawm 0 thiab 1.
Puas probit tib yam li logistic regression?
Kev sib raug zoo ntawm tus neeg twv ua ntej thiab qhov tshwm sim yog ze li qhov zoo ib yam hauv kev coj ua thiab kev xa khoom rov qabIb qho 1-unit sib txawv hauv X yuav muaj kev cuam tshuam loj dua ntawm qhov tshwm sim hauv nruab nrab tshaj nyob ze 0 lossis 1. Hais tias, yog tias koj ua txaus ntawm cov no, koj tuaj yeem siv lub tswv yim.
Thaum twg kuv yuav tsum siv tus qauv probit?
Siv tus qauv bivariate probit regression yog tias koj muaj ob qhov sib txawv binary dependent (Y1, Y2), thiab xav ua qauv rau lawv ua ke ua haujlwm ntawm qee qhov kev piav qhia.
