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logit和probit的区别_logit模型和probit模型区别
作者：盐析白兔 | 2024-04-10 13:16:23
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logit模型和probit模型区别
logit和probit的区别：
1. y* = x'b + e中，对e的分布的设定不同。logit模型中，e服从标准logistic分布；probit模型中，e服从标准正态分布。
2. 两个模型估算的边际效应的差别主要体现在对尾部数据的解释上。
联系：
1. 经验法则：b_logit 约等于1.6倍的b_probit。
2. 多数情况下，两个模型的边际效应十分接近，相应的t-statistic也十分接近。
3. 估计方法：均使用maximum likelyhood。
4. 两个模型估算系数均没有直接的经济意义。因而对模型系数的解读不同于线性模型。
1. y* = x'b + e中，对e的分布的设定不同。logit模型中，e服从标准logistic分布；probit模型中，e服从标准正态分布。
2. 两个模型估算的边际效应的差别主要体现在对尾部数据的解释上。
联系：
1. 经验法则：b_logit 约等于1.6倍的b_probit。
2. 多数情况下，两个模型的边际效应十分接近，相应的t-statistic也十分接近。
3. 估计方法：均使用maximum likelyhood。
4. 两个模型估算系数均没有直接的经济意义。因而对模型系数的解读不同于线性模型。
5. 两个模型均用于解释事件发生的概率（即P（y=1 |x）），这点不同于经典计量模型。
摘自 经管之家（版权归原作者所有）
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