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Probit模型

发布时间：2021-02-12 来源：文档文库

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Probit模型
1 Probit模型 Logistic回归模型假定解释为被解释变量之间的关系类似于S形曲线。而Probit变换则与正态分布相联系。 2u,1t2记标准正态分布函数为(t= ,edu,,,,2 ,1我们把(t的反函数记为(t。如果因变量的概率分布是由正态分,, ,级得到的，即:， i=1，2，…，m 是自变量x相,,,,(XX(iii( 应于第i级的观察值，是一组参数，于是有 , ,,11, i=1，2，…，m 实际上我们不能观察到，只((X,，,,,,,,iii( ˆ能得到的估计值，因而 ,Pii ˆ= + ，是相应的误差，i=1，2，…，m，这样就有 P,,,ii ,,,11,1iˆ= = + ,，,，,,，,,，,iiii(,,i其中是标准的正态密度函数。如果把上述近似式看成等式，就,,(i 有 ,,1iˆ= i=1，2，…，m X,，,,，,d,iiii(,,i pp(1,ii且 i=1，2，…，m Var(,,i2n((,,ii 其中相应于的独立观察次数。此时用加权的最小二乘估计就能Xn(ii ˆ求出。 , 19

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