Probit modely odpovědí

Tvorba modelů odezvy v R

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Probit funkce odpovědi

  • Pravděpodobnosti nákupu jsou latentní sklony.
  • Předpokládá regresi pro spojitou, nepozorovatelnou proměnnou odpovědi.

Tvorba modelů odezvy v R

Probit model poptávky po pivu

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

coef(probit.model)

(Intercept)  price.ratio 
  -1.954092    -3.547546
Tvorba modelů odezvy v R

Logistický model vs. probit

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

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

Přeškálování

coef(probit.model)*1.6

(Intercept)  price.ratio 
  -3.126547    -5.676073
Tvorba modelů odezvy v R

Průměrné mezní efekty

  • Logistický: interpretovatelné log-oddy
margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585
  • Probit: neinterpretovatelné z-hodnoty
margins(probit.model)

price.ratio
    -0.4503
Tvorba modelů odezvy v R

Pojďme si procvičit!

Tvorba modelů odezvy v R

Preparing Video For Download...