In statistiek is 'n probitmodel 'n tipe regressie waar die afhanklike veranderlike slegs twee waardes kan neem, byvoorbeeld getroud of nie getroud. Die woord is 'n portmanteau, afkomstig van waarskynlikheid + eenheid.
Wat doen 'n probit-regressie?
Probit-regressie, ook genoem 'n probit-model, word gebruik om digotome of binêre uitkomsveranderlikes te modelleer. In die probitmodel word die omgekeerde standaard normaalverdeling van die waarskynlikheid gemodelleer as 'n lineêre kombinasie van die voorspellers.
Wat is logit en probit-regressie?
Die logit-model gebruik iets wat die kumulatiewe verspreidingsfunksie van die logistieke verspreiding genoem word. Die probitmodel gebruik iets wat die kumulatiewe verspreidingsfunksie van die standaard normaalverdeling genoem word om f(∗) te definieer. Albei funksies sal enige getal neem en dit herskaal om tussen 0 en 1 te val.
Is probit dieselfde as logistiese regressie?
Die sigmoïdale verhouding tussen 'n voorspeller en waarskynlikheid is byna identies in probit en logistiese regressie 'n 1-eenheid verskil in X sal 'n groter impak op waarskynlikheid in die middel hê as naby 0 of 1. Dit gesê, as jy genoeg hiervan doen, kan jy sekerlik gewoond raak aan die idee.
Wanneer moet ek 'n probit-model gebruik?
Gebruik die tweeveranderlike probit-regressiemodel as jy twee binêre afhanklike veranderlikes (Y1, Y2) het en hulle gesamentlik wil modelleer as 'n funksie van sommige verduidelikende veranderlikes.
