프로빗 반응 모형

R로 반응 모델 구축하기

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

프로빗 반응 함수

  • 구매 확률은 잠재 성향(Latent Propensity)입니다.
  • 연속적이고 관측되지 않는 반응 변수에 대한 회귀를 가정합니다.

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맥주 수요에 대한 프로빗 모형

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

coef(probit.model)

(Intercept)  price.ratio 
  -1.954092    -3.547546
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로지스틱 대 프로빗

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

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

재조정

coef(probit.model)*1.6

(Intercept)  price.ratio 
  -3.126547    -5.676073
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평균 한계효과

  • 로지스틱: 해석 가능한 로그 오즈(log-odds)
margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585
  • 프로빗: 해석 불가능한 z-값
margins(probit.model)

price.ratio
    -0.4503
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연습해 봅시다!

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