Mô hình Logit/Probit

Estimated reading: 21 minutes 240 views

Trong nhiều ứng dụng, biến phụ thuộc không phải ở dạng liên tục mà ở dạng rời rạc. Chẳng hạn, chúng ta muốn dự báo khả năng phá sản của một doanh nghiệp, dự báo khả năng IPO của doanh nghiệp hoặc giải thích liệu doanh nghiệp có chia cổ tức? Những ví dụ này, biến phụ thuộc ở dạng nhị phân. Một mô hình lựa chọn dạng nhị phân mô tả xác suất $y_{it} = 1$ theo các biến giải thích $x_{it} = 1$ quan sát được. Mô tả trên được viết lại dưới dạng toán học là $Pr\left(y_{it} = 1\right) = F\left(x_{it}^/\beta\right)$, trong đó $F(.)$ là …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản, xin vui lòngđăng nhập
Chia sẻ

Mô hình Logit/Probit

Hoặc sao chép link

NỘI DUNG
Back to top button