I statistik är en probitmodell en typ av regression där den beroende variabeln bara kan ta två värden, till exempel gift eller ej gift. Ordet är en portmanteau, kommer från sannolikhet + enhet.
Vad gör en probit-regression?
Probit-regression, även kallad en probit-modell, används för att modellera dikotoma eller binära utfallsvariabler. I probitmodellen modelleras den inversa standardnormalfördelningen av sannolikheten som en linjär kombination av prediktorerna.
Vad är logit- och probit-regression?
Logit-modellen använder något som kallas kumulativ distributionsfunktion av den logistiska distributionen. Probitmodellen använder något som kallas den kumulativa fördelningsfunktionen för standardnormalfördelningen för att definiera f(∗). Båda funktionerna tar valfritt tal och skalar om det till att falla mellan 0 och 1.
Är probit detsamma som logistisk regression?
Sigmoidförhållandet mellan en prediktor och sannolikhet är nästan identisk i probit och logistisk regression En skillnad på 1 enhet i X kommer att ha större inverkan på sannolikheten i mitten än nära 0 eller 1. Som sagt, om du gör tillräckligt många av dessa kan du säkert vänja dig vid idén.
När ska jag använda en probit-modell?
Använd den bivariata probit-regressionsmodellen om du har två binärt beroende variabler (Y1, Y2) och vill modellera dem gemensamt som en funktion av några förklaringsvariabler.
