Mô hình Logit/Probit

Summary: 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 …

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 …