Perguntas com a marcação «probit»

Qual é a diferença entre o modelo Logit e Probit ? Estou mais interessado aqui em saber quando usar a regressão logística e quando usar o Probit. Se houver alguma literatura que o defina usando R , isso também seria útil.

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

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse 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", …

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 

Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo, regressão de Poisson? E quanto à regressão binomial …

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

Estou tentando usar a análise de variáveis ​​instrumentais para inferir causalidade com dados observacionais. Eu me deparei com uma regressão de mínimos quadrados em dois estágios (2SLS) que provavelmente abordará a questão da endogeneidade em minha pesquisa. No entanto, eu gostaria que o primeiro estágio fosse OLS e o segundo …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

Como testar a igualdade simultânea de coeficientes escolhidos no modelo logit ou probit? Qual é a abordagem padrão e qual é a abordagem do estado da arte?

14 hypothesis-testing  logit  probit 

Alguém tem uma derivação de como um deslocamento funciona em modelos binários como probit e logit? No meu problema, a janela de acompanhamento pode variar em comprimento. Suponha que os pacientes recebam uma injeção profilática como tratamento. A tomada acontece em momentos diferentes; portanto, se o resultado for um indicador …

12 logit  probit  logarithm  offset 

Disseram-me que é possível executar uma regressão IV de dois estágios em que o primeiro estágio é um probit e o segundo estágio é um OLS. É possível usar 2SLS se o primeiro estágio for um probit, mas o segundo estágio for um modelo probit / poisson?

12 binary-data  instrumental-variables  probit  2sls 

Alguém pode explicar como calcular o efeito marginal do modelo Probit e Logit em termos leigos? Eu sou novo em estatística e estou confuso sobre esses dois modelos.

12 logistic  interpretation  logit  probit 

Usei o seguinte código R para ajustar um modelo probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Eu quero saber o que faz stepwisee backward/forwardfaz exatamente e como selecionar as variáveis?

11 r  probit  stepwise-regression 

Então, eu tenho um modelo binário em que é a variável não observada latente e o observado. determina e é, portanto, o meu instrumento. Então, em suma, o modelo é. Como os termos do erro não são independentes, mas y 1 ∈ { 0 , 1 } y 2 y …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

Eu li que o estimador 2SLS ainda é consistente, mesmo com a variável endógena binária ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). No primeiro estágio, um modelo de tratamento probit será executado em vez de um modelo linear. Existe alguma prova formal para mostrar que o 2SLS ainda é consistente, mesmo quando o 1º …

10 probit  instrumental-variables  endogeneity 

Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é para o Modelo …

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 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

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 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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 

Gostaria de perguntar - estou usando o logit para investigar, se algumas variáveis ​​aumentam o risco de crises cambiais. Eu tenho dados anuais de 1980 para muitos países (painel desequilibrado); a variável dummy é 1 se as crises monetárias começaram (de acordo com minha definição), 0 caso contrário. As variáveis …

8 logit  probit