Logit modelis ir binārā izvēles modelis, kura pamatā ir standarta loģistikas kumulatīvais sadalījums.
Pareizāk sakot, Logit modelī Logit ir funkcija, kas sastāv no izredžu koeficienta logaritma aprēķināšanas. Tas ir koeficienta koeficients vai koeficienta koeficients, ko angļu valodā sauc par koeficientu koeficientu, un to aprēķina kā p / (1-p).
Piemēram, ja Huana varbūtība apmeklēt ballīti ir 60%, tas tiek interpretēts kā tāds, ka Juanam ir 6 līdz 4 iespējas parādīties pasākumā.
Logit modeļa formula
Atgriežoties pie modeļa skaidrojuma ar p, tiek aprēķināts varbūtības koeficienta naturālais logaritms, un šis rezultāts būs atkarīgs mainīgais. Savukārt pēdējo var izteikt kā viena vai vairāku neatkarīgo mainīgo (X) funkciju:
Iepriekš minētajā piemērā a un b ir ekonometriskā modeļa koeficienti un X ir neatkarīgais mainīgais.
Logit modeļa koeficientus var atrast, piemēram, izmantojot mazāko kvadrātu metodi vai maksimālās varbūtības metodi.
Logit modelis ļauj atrisināt vienu no lineārās varbūtības modeļa trūkumiem, proti, faktu, ka atkarīgajam mainīgajam jābūt lielākam par 0 un mazākam par 1.
Logit modeļa piemērs
Pieņemsim, ka mums ir Logit modelis, kurā mainīgais Y ir varbūtība, ka persona šogad iegūs jaunu viedtālruni, neatkarīgais mainīgais ir mēneša ienākumi (x).
Pēc regresijas veikšanas mums ir šāds modelis:
Tāpēc, ja ienākumi ir 3500: eiro mēnesī:
Pēc tam mēs izmantojam dabiskā logaritma apgriezto funkciju, kas ir eksponenciāla:
Jāatzīmē, ka p kā neatkarīgā mainīgā funkciju var izteikt šādi:
Logit un Probit modeļi
