Probit tepki modelleri

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Probit tepki fonksiyonu

  • Satın alma olasılıkları gizil eğilimlerdir.
  • Sürekli, gözlenemeyen bir tepki değişkeni için regresyon varsayar.

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Bira talebi için bir probit modeli

probit.model <- glm(HOPPINESS ~ price.ratio,
                    family = binomial(link = probit), data  = choice.data)

coef(probit.model)
(Intercept)  price.ratio 
  -1.954092    -3.547546
R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Lojistik vs. probit

cbind(coef(logistic.model), coef(probit.model))
                 [,1]      [,2]
(Intercept) -3.572678 -1.954092
price.ratio -6.738768 -3.547546

Yeniden ölçekleme

coef(probit.model)*1.6
(Intercept)  price.ratio 
  -3.126547    -5.676073 
R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Ortalama marjinal etkiler

  • Lojistik: yorumlanabilir log-olasılık oranı
margins(logistic.model)
price.ratio
    -0.4585
  • Probit: yorumlanamaz z-değerleri
margins(probit.model)
price.ratio
    -0.4503
R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Hadi pratik yapalım!

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Preparing Video For Download...