probit（probit模型）

本篇文章给大家谈谈probit，以及probit模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、probit模型如何加入控制变量
• 2、求教probit模型系数解释
• 3、probit回归与logistic回归有什么区别
• 4、如何用spss做probit回归和非线性回归?
• 5、为什么logit模型和probit模型结果相差很大
• 6、logit模型和probit模型区别

probit模型如何加入控制变量

spss作回归分析，控制变量加进去：在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。

将控制变量加入模型将控制变量添加到面板数据模型中。这可以通过多元回归模型来实现，将每个控制变量作为解释变量添加到模型中。进行回归分析运行回归分析，通过观察控制变量对因变量的影响来确定它们是否对主要变量的效应产生影响。

接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：之后，单击下一个，请参考下图操作：接着，输入控制变量，请参考下图操作：最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。

首先在电脑中直接通过spss打开amos软件，如下图所示。然后，画三个变量的相关关系，画出模型图，如下图所示。

求教probit模型系数解释

1、probit模型是一种广义的线性模型。服从正态分布。

2、系数为 0.206 B是0-1变量，系数为-0.340 A*B的系数为0.433 变量也是0-1变量，采用probit模型。系数是代数式的单项式中的数字因数。单项式中所有字母的指数的和叫做它的次数。通常系数不为0，应为有理数。

3、在有些问题研究中，可以将Logit回归的 估计参数 beta值对应的 exp(beta)解释为：对应的X增加一个单位引起的几率比变化倍数， 但Probit回归系数无法进行类似的解释，这是Probit模型一个相对的劣势。

4、probit：根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位。logistic：离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型。

5、意思不同，probit为概率单位，logistic为数理(符号)逻辑。用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。侧重点不同，probit根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位，logistic是离散选择法模型之一。

6、事实上，如果 比较小，两者方法是等价的（ Taylor 展开）。然而，如果 必须变化一个单位（如性别、婚否），则应使用 。另外，Probit 模型无法对系数 进行类似的解释，这是 Probit 模型的劣势。

probit回归与logistic回归有什么区别

logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。

意思不同，probit为概率单位，logistic为数理(符号)逻辑。用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。侧重点不同，probit根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位，logistic是离散选择法模型之一。

logit模型和probit模型结果相差很大的原因多是由于实验过程中参数设置的区别，在参数相同的情况下，两者结果是一样的。

如何用spss做probit回归和非线性回归?

1、直白一点说，就是比方你拿一种药去药蟑螂，你想知道你用多少药能药死多少蟑螂，那你就可以用probit回归来估计这个数。

2、打开spss，建立变量。（需要建立三个变量，分别是浓度，抑制率，和总数。小数位数按照实际要求设置。如下图所示。）输入数据。总数用1或者100，其他按实际输入：开始计算。

3、先选择analyze，---再选descriptive 打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。

4、如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson。

为什么logit模型和probit模型结果相差很大

区别：如果从分布角度来讲，logit函数和probit的函数几乎重叠，但反映的含义不同，logit等于p/（1-p），这里p是结局发生的概率，而 probit的函数是F-1（p），注意-1是上标。

logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。

意思不同，probit为概率单位，logistic为数理(符号)逻辑。用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。侧重点不同，probit根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位，logistic是离散选择法模型之一。

logit模型和probit模型区别

1、logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。

2、probit与logit的区别为：意思不同，probit为概率单位，logistic为数理(符号)逻辑。用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。

3、logit模型和probit模型结果相差很大的原因多是由于实验过程中参数设置的区别，在参数相同的情况下，两者结果是一样的。

4、logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布。probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。而且，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。

5、Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的；Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性。Logit模型的应用广泛性的原因主要是因为其概率表达式的显性特点，模型的求解速度快，应用方便。

6、首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。

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