Chương 8

8.5 Tóm tắt và kết luận

  Trong chương này, chúng ta thảo luận mô hình hồi quy phản ứng định tính có thể là đơn giản nhất trong đó biến phụ thuộc là biến nhị phân, nhận giá trị bằng 1 nếu có thuộc tính và giá trị bằng 0 nếu không có thuộc tính. Mặc dù các mô hình […]

By VNP |
DETAIL

8.4 Mô hình probit

Trong mô hình LPM, hạng nhiễu không có phân phối chuẩn; trong mô hình logit, hạng nhiễu có phân phối logistic. Một mô hình ‘đối thủ’ khác là mô hình probit, trong đó hạng nhiễu có phân phối chuẩn. Với giả định phân phối chuẩn cho trước, thì xác suất để I*i nhỏ hơn hoặc […]

By VNP |
DETAIL

8.3 Mô hình logit

Trong ví dụ về người hút thuốc, mục tiêu chính của chúng ta là ước lượng xác suất hút thuốc, khi cho trước các giá trị của các biến giải thích. Khi xây dựng một hàm xác suất như thế, chúng ta cần nhớ hai điều kiện: (1) đó là khi Xi, giá trị của […]

By VNP |
DETAIL

8.2 Mô hình xác suất tuyến tính (LPM)

Vì biến phụ thuộc, người hút thuốc, là một biến định danh, nên nó nhận một giá trị bằng 1 (cho người hút thuốc) và bằng 0 (cho người không hút thuốc). Giả sử chúng ta như thường lệ áp dụng phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS) để xác định hành vi […]

By VNP |
DETAIL

8.1 Một ví dụ minh họa: hút hay là không hút

Dữ liệu được sử dụng ở đây là một mẫu ngẫu nhiên gồm 1.196 nam2. Dữ liệu này được dung cấp trong tập tin Table 8.1, có thể được tìm thấy trên trang web đồng hành cùng cuốn sách. Các biến được sử dụng trong phân tích như sau đây: Smoker = 1 cho những […]

By VNP |
DETAIL