Hồi quy Probit – STATA

GIỚI THIỆU VỀ HỒI QUY PROBIT

Hồi quy Probit, đôi khi còn được gọi là mô hình probit, được sử dụng để ước lượng mô hình có biến phụ thuộc dạng nhị phân. Trong hồi quy probit, nghịch đảo của hàm phân phối xác suất chuẩn chuẩn hóa là sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích.

Ví dụ: chúng ta muốn biết các biến như điểm bài thi cuối khóa (gre), học lực trung bình (gpa) và uy tín của trường THCS (rank) mà các học sinh theo học ảnh hưởng như thế nào đến kết quả xét tuyển (admit) ở bậc học PTTH. Biến kết quả ở đây là một biến nhị phân (được chấp nhận/không chấp nhận).

Phần minh họa sử dụng dữ liệu thực hành là binary.dta

use https://www.vietlod.com/data/binary.dta, clear

Bộ dữ liệu bao gồm 400 quan sát với 3 biến giải thích (gpa, gre, rank) và 1 biến phụ thuộc dạng nhị phân (admit). Trong 3 biến giải thích, 2 biến liên tục và một biến (rank) dạng thứ tự (nhận giá trị từ 1 đến 4). Kết quả thống kê mô tả các biến được thể hiện như bên dưới:

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button