ktl sự khác biệt giữa logit và probit
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (48.84 KB, 1 trang )
Sự khác biệt giữa 2 mơ hình :
logit
Mơ hình logit sử dụng phân phối xác suất
logistic để ước lượng các tham số của mơ
hình
probit
Phân phối xác suất cơ bản của probit là
phân phối chuẩn. Các tham số của mơ
hình probit thường được ước lượng bằng
phương pháp hợp lý tối đa (ML).
phương sai của một biến ngẫu nhiên theo
phân phối logistic là khoảng 2 /3
mơ hình logit có xác suất có điều kiện Pi
tiến về 0 và 1 với tốc độ chậm hơn so với
mơ hình probit.
một biến ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn
hóa là 1
Mơ hình probit có xác xuất có điều kiện Pi
tiến về 0 và 1 nhanh hơn mơ hình logit
Các mơ hình logit và probit cho các kết quả tương tự. Sự lựa chọn giữa chúng phụ thuốc
vào sự sẵn có của phần mềm và sự dễ dàng trong việc giải thích kết quả. Tuy nhiên, trong
thực tế Nhiều nhà nghiên cứu thích chọn logit hơn bởi vì sự tương đối đơn giản về mặt
tốn học của nó.
