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1，probit模型具体怎么做

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probit模型具体怎么做

2，求教probit模型系数解释

ordinal是名义概率单位回归，ordered 是顺序概率单位回归，差别在于probit是否存在顺序。logit模型估计的系数= probit 模型估计的系数 * 1.65 上述关系是确定的。而Lpm模型在理论上有误设定，故估计系数不具有一致性，理论上和logit(probit)模型估计系数没有关系。一般来说数量上差距不大，但系数的显著性经常有不同。
logit模型估计的系数= probit 模型估计的系数 * 1.65 上述关系是确定的.而lpm模型在理论上有误设定,故估计系数不具有一致性,理论上和logit(probit)模型估计系数没有关系.一般来说数量上差距不大,但系数的显著性经常有不同.

求教probit模型系数解释

3，求怎么分析数据 用有序probit模型

Eviews做PROBIT模型方法是：选中变量，确定你的被解释变量第一个选；然后右键open,asequation,method里选择binary；然后会出现logitprobit的选项，选择probit就可以了。probitmodel是解决0-1变量的问题的。最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型
和普通最小二乘估计是一样的。\r\n例如 输入:y x1 x2 x3 x4 c \r\ny是被解释变量 x1-x5是解释变量 c是常数项

求怎么分析数据 用有序probit模型

4，计量经济学 分类模型

三个模型都要求因变量是0，1变量，LPM线性相关模型y=a0+a1x1+…+anxn+u，容易出现y的取值大于1或是小于0的情况，所以引入Probit模型 Logit模型将y进行变化为G(y)取值范围为[0,1]， Logit模型中G(y)为logistic 函数，Probit模型中G(y)为标准正态分布的累计密度函数另， Probit模型 Logit模型使用极大似然估计，而线性相关模型用OLS估计随机误差项的方差？这个没有什么意义吧。还是参数估计的方差？
1.如果该变量与剩余的变量相关，小样本下，系数ols估计量是有偏的，大样本也是非一致性的，主要是因为被剔除的解释变量包含在随机误差项里，这时解释变量与随机误差项相关，产生内生性问题；如果变量与剩余的变量无关，斜率项系数满足无偏性和一致性，但截距项系数却是有偏的2.我认为不对，虽然可决系数是判断模型总体拟合程度好坏的贯用方法，但在经济计量分析中，一个模型被估计出来后，衡量它质量高低最重要的是考察它的经济关系是否合理，有时即使可决系数很低，但模型一样可以通过显著性水平95%下的f检验，各解释变量系数估计通过t检验，且符合经济预期，只要满足古典假设条件，这样的回归方程还是可取的，所以在实际应用中，不必对可决系数过分苛求

5，求助probit模型的边际效应

probit模型是一种广义的线性模型。服从正态分布。形式最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型与logit模型的区别logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布。probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。而且，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Logit的扩展。
如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。 首先，通常人们将“logistic回归”、“logistic模型”、“logistic回归模型”及“logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了logit转换。不过，spss软件好像将以分类自变量构成的模型称为logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。 其次，当因变量是名义变量时，logit和probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序probit模型。有序probit可以看作是probit的扩展

6，tobit模型是什么

样本选择模型，审查模型
tobit模型也称为样本选择模型、受限因变量模型，是因变量满足某种约束条件下取值的模型。 这种模型的特点在于模型包含两个部分，一是表示约束条件的选择方程模型；一种是满足约束条件下的某连续变量方程模型。研究感兴趣的往往是受限制的连续变量方程模型，但是由于因变量受到某种约束条件的制约，忽略某些不可度量(即：不是观测值，而是通过模型计算得到的变量)的因素将导致受限因变量模型产生样本选择性偏差。两部模型(two-part model)与tobit模型有很大的相似之处，也是研究受限因变量问题的模型；但是这两种模型在模型结构形式、估计方法、假设条件等方面也存在一定的区别。[编辑]tobit模型的形式 tobit模型的形式如下： yi = α + βxi + υi (1) 其中υi为随机误差项，xi为定量解释变量。yi为二元选择变量。此模型由james tobin 1958年提出，因此得名。如利息税、机动车的费改税问题等。设 若是第一种选择等于1，第二种选择是0。 对yi取期望， e(yi) = α + βxi (2) 下面研究yi的分布。因为yi只能取两个值，0和1，所以yi服从两点分布。把yi的分布记为， 则: e(yi) = 1(pi) + 0(1 ? pi) = pi (3) 由（2）和（3）式有: pi = α + βxi （yi的样本值是0或1，而预测值是概率。） (4) 以pi = ? 0.2 + 0.05xi 为例，说明xi 每增加一个单位，则采用第一种选择的概率增加0.05。假设用这个模型进行预测，当预测值落在 [0，1] 区间之内（即xi取值在[4, 24] 之内）时，则没有什么问题；但当预测值落在[0，1] 区间之外时，则会暴露出该模型的严重缺点。因为概率的取值范围是 [0，1]，所以此时必须强令预测值（概率值）相应等于0或1（见下图）。线性概率模型常写成如下形式， (5) 然而这样做是有问题的。假设预测某个事件发生的概率等于1，但是实际中该事件可能根本不会发生。反之，预测某个事件发生的概率等于0，但是实际中该事件却可能发生了。虽然估计过程是无偏的，但是由估计过程得出的预测结果却是有偏的。 由于线性概率模型的上述缺点，希望能找到一种变换方法，（1）使解释变量xi所对应的所有预测值（概率值）都落在（0，1）之间。（2）同时对于所有的xi，当xi增加时，希望yi也单调增加或单调减少。显然累积概率分布函数f(zi) 能满足这样的要求。采用累积正态概率分布函数的模型称作probit模型。用正态分布的累积概率作为probit模型的预测概率。另外logistic函数也能满足这样的要求。采用logistic函数的模型称作logit模型。

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