解释概率模型Logit-Probit以及其他广义线性模型ppt课件.ppt

解释概率模型一、介绍二、广义线性模型和对其系数的解释三、二分的logit和probit模型解释logit模型对η或转化后的η的边际效应对η或转化后的η的边际效应给定自变量后的预测概率发生某事件概率的边际效应Probit模型解释Probit模型给定自变量后的预测概率对比四、序列logit和probit模型有时候，所得的结果并不仅仅是很有序地分布在决策树的某一个分支上。马达拉(Maddala，1983)讨论了克拉格和尤勒(Cragg&Uhler，1975)关于私家车需求的研究模型，提供了另外一种做决定的次序。模型包括了一系列二分的选择:这里有四个值得关注的概率:
P1=换了一辆车的概率
P2=增加一辆车的概率
P3=卖掉一辆车的概率
P4=没有任何改变的概率相对应的概率在这个序列模型里，关注的概率表达为：

序列logit模型特点：其中每一个阶段都有一个二分的logit模型。
序列模型里面很重要的一点就是，选择的概率在每一个阶段都应该与在其他阶段里面的选择概率互相独立。即结果y1，y2等都应该在概念上和统计学上互相独立。同时，假设的整个次序也可能是根据理论所搭建出来的模型之一。例如，研究者也许会假设一个市民决定是否会进行投票，然后再去决定选择某一个候选人，但是这个次序反过来也是可行的，因为这两个决定很可能是同时或者互相交叉着做出的。24对η或转化后的η的边际效应发生某事件概率的边际效应五、有序logit和probit模型
有序logit模型33在η上的边际效应给定自变量后的预测概率发生某事件概率的边际效应六、多类别logit模型等式6.1和等式6.2可以推出如下:解释多类别logit模型对η或转化后的η的边际效应给定自变量后的预测概率发生某事件概率的边际效应七、条件logit模型模型解释条件logit模型对η或转化后的η的边际效应给定自变量后的预测概率发生某事件概率的边际效应八、泊松回归模型50对η或转化后的η的边际效应给定自变量值后的预测y值给定解释变量值后预测Y=y的概率九、总结Thankyou此课件下载可自行编辑修改，供参考！
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