二元选择模型课件.pptx

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; 限值因变量有哪些情形 (limited dependent variable regression model, LDV); 限值因变量有哪些情形 (limited dependent variable regression model, LDV); 二元选择模型(Binary outcome model);2.1 线性概率模型;;example;线性概率模型的缺陷;;;;;;Probit和logistic分布;;;;2.2 Logit模型; link function;对数单位模型的特点;对数单位模型的特点;2.3 LOGIT模型的估计;;;发生比率(odds)概念的延伸;;Probit模型;2.4 潜变量模型导出的logit和probit模型;;模型回归系数的解释;模型回归系数解释 1.以发生比率比的方式解释logit参数估计值(适用于虚拟变量)。 含义为:在控制了收入的情况下,女性参与投票的发生几率几乎是男性的2倍。 对于连续变量,回归系数的指数表明该自变量每上升一个单位所带来的发生比率的倍数变化,即在性别相同的情况下,收入每增加1000元,投票的发生比率将是原来的1.01倍(exp(0.012))。 ;模型回归系数的解释;模型评价与比较 1、 的局限性:因变量本身不含有尺度信息,是类别变量。 2、拟合优度检验 3、对数似然比统计量 4、嵌套模型比较;;;嵌套模型之间的比较;比较模型1和2孰优孰劣 统计不显著,说明两个模型在数据拟合上不存在显著差别.但是模型2更俭约,更好点. ;统计检验与推断;多参数检验: 1、Wald检验:也可广义化地应用于多个约束的情况。待检验的零假设为: ;2、似然比检验 嵌套模型似然比检验也可以用于对多个约束条件进行检验,而这也是常用的联合检验多个参数估计值的方法。 设M1为具有较多约束的模型,对应的似然函数值为L1, M2为具有较少约束的模型,对应的似然函数值为L2,那么似然比卡方统计量为: 自由度为大模型M2中参数个数与小模型中参数个数之差。 注:M1嵌套于M2.;;EXAMPLE;;;;内容总结

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