Modelli di risposta probit

Creare modelli di risposta in R

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Funzione di risposta probit

Le probabilità d’acquisto sono propensioni latenti.
Si assume una regressione per una variabile di risposta continua e non osservabile.

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

coef(probit.model)

(Intercept)  price.ratio 
  -1.954092    -3.547546

cbind(coef(logistic.model), coef(probit.model))

                 [,1]      [,2]
(Intercept) -3.572678 -1.954092
price.ratio -6.738768 -3.547546

Riscalamento

coef(probit.model)*1.6

(Intercept)  price.ratio 
  -3.126547    -5.676073

margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585

margins(probit.model)

price.ratio
    -0.4503

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