Probit模型和Logit模型都是常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，主要用于二分類問題中。
相同點(diǎn)：
- 它們都是廣義線性模型，通過建立數(shù)據(jù)與概率之間的聯(lián)系來預(yù)測離散響應(yīng)變量的可能性。
- 它們都是基于最大似然估計(jì)來確定系數(shù)估計(jì)值。
- 它們都使用正態(tài)或標(biāo)準(zhǔn) logistic 分布對連續(xù)響應(yīng) (如概率值) 進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
區(qū)別：
- 模型形式不同：Logit模型使用logistic分布函數(shù)來連接自變量和二元響應(yīng)變量之間的關(guān)系，而Probit模型則使用正態(tài)分布函數(shù)。
- 擬合效果不同：將同樣的數(shù)據(jù)擬合這兩個(gè)模型得到的結(jié)果通常會(huì)不一樣，但通常情況下這兩者之間的差異并不明顯。
- 解釋系數(shù)不同：當(dāng)我們解釋一個(gè)Probit模型時(shí)，各系數(shù)代表著在隱變量上提高了多少標(biāo)準(zhǔn)差對 P(Y = 1) 的影響。當(dāng)解釋Logit模型時(shí)，每個(gè)系數(shù)表示因?yàn)閱挝蛔兓鴮?dǎo)致的log odds的變化大小。
關(guān)系：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-521531.html
盡管 Probit 和 Logit 方法采用不同的連續(xù)分布函數(shù)，但其核心思想是非常類似的，即通過對響應(yīng)變量的概率建模，對感興趣的輸出和輸入之間的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行建模，并使用通常最大似然的參數(shù)擬合方法估計(jì)這些模型參數(shù)。因此，這兩種方法通常被用于相同的建模問題并產(chǎn)生類似的預(yù)測結(jié)果。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-521531.html
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