Probit 响应模型

在 R 中构建响应模型

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Probit 响应函数

  • 购买概率是潜在倾向。
  • 假设对连续且不可观测的响应变量做回归。

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啤酒需求的 probit 模型

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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Logistic vs. probit

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

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

重新缩放

coef(probit.model)*1.6

(Intercept)  price.ratio 
  -3.126547    -5.676073
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平均边际效应

  • Logistic：对数胜算可解释
margins(logistic.model)

price.ratio
    -0.4585
  • Probit：z 值不易解释
margins(probit.model)

price.ratio
    -0.4503
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让我们一起练习吧！

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