Վիճակագրության մեջ պրոբիտի մոդելը ռեգրեսիայի տեսակ է, որտեղ կախված փոփոխականը կարող է վերցնել միայն երկու արժեք, օրինակ՝ ամուսնացած կամ չամուսնացած: Բառը պորտմանտո է, որը գալիս է հավանականություն + միավորից։
Ի՞նչ է անում պրոբիտի ռեգրեսիան:
Պրոբիտի ռեգրեսիան, որը նաև կոչվում է պրոբիտի մոդել, օգտագործվում է երկակի կամ երկուական արդյունքի փոփոխականների մոդելավորման համար: Պրոբիտ մոդելում հավանականության հակադարձ ստանդարտ նորմալ բաշխումը մոդելավորվում է որպես կանխատեսողների գծային համակցություն:
Ի՞նչ է լոգիտ և պրոբիտ ռեգրեսիան:
Լոգիտ մոդելն օգտագործում է մի բան, որը կոչվում է լոգիստիկ բաշխման կուտակային բաշխման ֆունկցիա: Պրոբիտ մոդելը օգտագործում է մի բան, որը կոչվում է ստանդարտ նորմալ բաշխման կուտակային բաշխման ֆունկցիա՝ f(∗) սահմանելու համար։Երկու գործառույթներն էլ կվերցնեն ցանկացած թիվ և կվերափոխեն այն՝ ընկնելով 0-ի և 1-ի միջև:
Պրոբիտը նույնն է, ինչ լոգիստիկ ռեգրեսիան:
Գուշակողի և հավանականության սիգմոդալ կապը գրեթե նույնական է պրոբիտի և լոգիստիկ ռեգրեսիայի մեջ X-ի 1 միավորի տարբերությունը միջինում ավելի մեծ ազդեցություն կունենա հավանականության վրա, քան մոտ: 0 կամ 1: Այսինքն, եթե դուք բավականաչափ անեք այս գաղափարը, դուք, անշուշտ, կարող եք օգտագործել գաղափարը:
Ե՞րբ պետք է օգտագործեմ պրոբիտ մոդելը:
Օգտագործեք երկփոփոխական պրոբիտի ռեգրեսիայի մոդելը եթե ունեք երկու երկուական կախված փոփոխականներ (Y1, Y2) և ցանկանում եք դրանք համատեղ մոդելավորել որպես որոշ բացատրական փոփոխականների ֆունկցիա:
