Вопросы с тегом «probit»

В чем разница между моделью Logit и Probit ? Мне больше интересно знать, когда использовать логистическую регрессию, а когда использовать Probit. Если есть какая-либо литература, которая определяет это, используя R , это также было бы полезно.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной, скажем, для регрессии Пуассона? Как насчет биномиальной регрессии (например, логита или пробита), когда существует более двух отдельных …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

Я пытаюсь использовать анализ инструментальных переменных, чтобы сделать вывод причинно-следственной связи с данными наблюдений. Я столкнулся с двухэтапной регрессией наименьших квадратов (2SLS), которая, вероятно, решит проблему эндогенности в моих исследованиях. Тем не менее, я хотел бы, чтобы первый этап был OLS, а второй этап - пробит внутри 2SLS. Основываясь на …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

Как проверить одновременное равенство выбранных коэффициентов в логитовой или пробитной модели? Что такое стандартный подход и каков современный подход?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

У кого-нибудь есть вывод о том, как смещение работает в бинарных моделях, таких как пробит и логит? В моей задаче контрольное окно может быть разной длины. Предположим, что пациенты получают профилактический укол в качестве лечения. Выстрел происходит в разное время, поэтому, если результат является бинарным индикатором того, произошли ли какие …

12 logit  probit  logarithm  offset 

Мне сказали, что можно провести двухэтапную IV регрессию, где первая стадия - это пробит, а вторая стадия - МНК. Можно ли использовать 2SLS, если первая стадия является пробитом, а вторая - моделью пробита / пуассона?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

Кто-нибудь может объяснить, как рассчитать предельный эффект модели Probit и Logit с точки зрения непрофессионала? Я новичок в статистике, и я запутался в этих двух моделях.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

Я использовал следующий код R, чтобы соответствовать пробитной модели: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Я хочу знать, что делает stepwiseи backward/forwardделает именно и как выбрать переменные?

11 r  probit  stepwise-regression 

Итак, у меня есть двоичная модель, где - скрытая ненаблюдаемая переменная, а - наблюдаемая. определяет а - мой инструмент. Так что короче модель есть. Так как условия ошибки не являются независимыми, Я использую модель IV-пробита.y∗1y1∗y_1^*y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\}y2y2y_2y1y1y_1z2z2z_2y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Я читал, что оценка 2SLS по-прежнему соответствует даже двоичной эндогенной переменной ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). На первом этапе вместо линейной модели будет запущена пробная модель лечения. Существуют ли какие-либо формальные доказательства, подтверждающие, что 2SLS по-прежнему непротиворечив, даже если 1-й этап представляет собой модель пробит или логит? И что делать, если результат …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom