Probit model (original) (raw)
En statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | Στη στατιστική, ένα probit μοντέλο - Μοντέλο Πιθανομονάδας - είναι ένα είδος παλινδρόμησης όπου η εξαρτημένη μεταβλητή μπορεί να πάρει μόνο δύο τιμές, για παράδειγμα μεταβλητή με αναφορά στο είδος σχέσης: κάποιος μπορεί να είναι παντρεμένος ή ανύπαντρος. Η λέξη είναι σύμμειξη λέξεων: Προέρχεται από τις λέξεις Πιθανότητα + μονάδα. Ο σκοπός του μοντέλου είναι να εκτιμήσει τη πιθανότητα μία παρατήρηση με ιδιαίτερα χαρακτηριστικά να εμπίπτει σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Επιπλέον, η ταξινόμηση των παρατηρήσεων με βάση τις προβλεπόμενες πιθανότητες είναι ένας τύπος δυαδικής ταξινόμησης μοντέλου. Ένα Μοντέλο Πιθανομονάδας είναι μία δημοφιλής περιγραφή μοντέλου για διατακτικές, ιεραρχικές μεταβλητές ή για δυαδικές μεταβλητές. Αντιμετωπίζει τα ίδια προβλήματα όπως και η λογιστική παλινδρόμηση, χρησιμοποιώντας παρόμοιες τεχνικές. Το Μοντέλο Πιθανομονάδας χρησιμοποιεί πιο συχνά το πρότυπο υπολογισμού μέγιστης πιθανότητας, και η διαδικασία εκτίμησης ονομάζεται παλινδρόμηση Πιθανομονάδας. Μοντέλα Πιθανομονάδας καθιερώθηκαν από τον Τσέστερ Μπλις το 1934. Μια γρήγορη μέθοδος για τον υπολογισμό εκτίμηση μέγιστης πιθανότητας προτάθηκε από τον Ρόναλντ Φίσερ ως παράρτημα στο έργο του Μπλις, το 1935. (el) Das Probit-Modell ist in der Statistik die Spezifikation eines verallgemeinerten linearen Modells. Probit ist ein Kofferwort für prob(ability un)it, das aus den zwei englischen, überlappenden Wörtern für Wahrscheinlichkeit und Einheit (0 oder 1) entstanden ist. Die statistische Spezifikation bezeichnet denjenigen Prozess der Modellentwicklung, in dem ein statistisch schätzbares Modell (Schätzmodell) festgelegt wird. Verallgemeinerte lineare Modelle sind nichtlineare Erweiterungen der klassischen linearen Regression. Das Probit-Modell verwendet eine Probit-Kopplungsfunktion, die den Erwartungswert der Zielgröße in Beziehung zum linearen Prädiktor des Modells setzt. Probit-Modelle wurden von eingeführt. (de) En statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. (fr) En estadística, un modelo probit es un tipo de regresión donde la variable dependiente puede tomar solo dos valores, por ejemplo, casados o no casados. La palabra es un acrónimo, viene de probabilidad + unit (unidad). El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con características particulares caerá en una categoría específica; además, clasificando las observaciones basadas en sus probabilidades predichas es un tipo de modelo de clasificación binario . Un modelo probit es una especificación popular para un modelo de respuesta ordinal o binario. Como tal, trata el mismo conjunto de problemas que la regresión logística utilizando técnicas similares. El modelo probit, que emplea una función de enlace probit, se suele estimar utilizando el procedimiento estándar de máxima verosimilitud , que se denomina una regresión probit. Los modelos Probit fueron presentados por Chester Bliss en 1934; Ronald Fisher propuso un método rápido para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud para ellos como apéndice del trabajo de Bliss en 1935. (es) In statistics, a probit model is a type of regression where the dependent variable can take only two values, for example married or not married. The word is a portmanteau, coming from probability + unit. The purpose of the model is to estimate the probability that an observation with particular characteristics will fall into a specific one of the categories; moreover, classifying observations based on their predicted probabilities is a type of binary classification model. A probit model is a popular specification for a binary response model. As such it treats the same set of problems as does logistic regression using similar techniques. When viewed in the generalized linear model framework, the probit model employs a probit link function. It is most often estimated using the maximum likelihood procedure, such an estimation being called a probit regression. (en) 프로빗 회귀 모형(Probit regression model)은 종속변수가 이진 변수일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 확률을 설명하기 위한 회귀 모형으로, 정규 분포의 누적분포함수를 이용한다. 프로빗이라는 단어의 어원은 probability와 unit을 혼합하여 만든 것이다. (ko) In statistica e in econometria, il modello probit è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.Il modello è stato proposto per la prima volta da Chester Ittner Bliss nel 1934, ampliato l'anno successivo da Ronald Fisher che introdusse un metodo iterativo per la stima dei parametri tramite il metodo della massima verosimiglianza. (it) Про́бит-регрессия (пробит-модель, англ. probit) — применяемая в различных областях (эконометрика, токсикология и др.) статистическая (нелинейная) модель и метод анализа зависимости качественных (в первую очередь — бинарных) переменных от множества факторов, основанная на нормальном распределении (в отличие от, например, аналогичной логит-регрессии, основанной на логистическом распределении). В экономике (эконометрике) пробит-модели (наряду с логит-, гомпит- и др.) используются в моделях бинарного выбора или в моделях множественного выбора между различными альтернативами, для моделирования дефолтов компаний, в страховании жизни - для оценки вероятности смерти в зависимости от возраста и пола и т. д. В токсикологии пробит-регрессия используется для оценки влияния дозы или концентрации тех или иных веществ на биологические объекты. Пробит-модель позволяет оценить вероятность того, что анализируемая (зависимая) переменная примет значение 1 при заданных значениях факторов (то есть это оценка доли "единиц" при данном значении факторов). В пробит-модели пробит-функция от вероятности моделируется как линейная комбинация факторов (включая константу). Пробит-функцией принято называть функцию, обратную к интегральной функции (CDF) стандартного нормального распределения, то есть функцию, определяющую квантиль стандартного нормального распределения для заданной вероятности . Термин «probit» как производное от англ. probability unit предложил (впервые использовал) Честер Блисс (Chester Ittner Bliss [1899—1979]) в своей статье, посвященной количественному анализу смертельного действия ядов на примере действия никотина на щавелевую тлю (Aphis rumicis L.). С тех пор метод пробит-анализа особенно популярен в токсикологии. Само использование функции нормального распределения для описания зависимости «доза — эффект» восходит к английскому математику J. W. Trevan который показал, что интенсивность клеточного ответа на данную дозу лекарственного вещества подчиняется распределению Гаусса. (ru) |
| dbo:wikiPageExternalLink | https://papers.tinbergen.nl/02119.pdf https://books.google.com/books%3Fid=0bzGQE14CwEC&pg=PA267 https://books.google.com/books%3Fid=dE2prs_U0QMC&pg=PA6 |
| dbo:wikiPageID | 1611247 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 19429 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1118897969 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Bayesian_linear_regression dbr:Ronald_Fisher dbr:Variance dbr:Iverson_bracket dbr:Limited_dependent_variable dbr:Probit dbr:Truncated_normal_distribution dbc:Classification_algorithms dbr:Conditional_probability dbr:Maximum_likelihood_estimation dbr:Generalized_linear_model dbr:Generalized_least_squares dbr:Concave_function dbr:Consistent_estimator dbr:Ordered_logit dbr:Ordered_probit dbr:Statistical_unit dbr:Statistics dbr:Portmanteau dbr:Tobit_model dbr:Weber–Fechner_law dbr:Link_function dbr:Logistic_distribution dbr:Logistic_regression dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Normal_distribution dbc:Categorical_regression_models dbr:Dependent_variable dbr:Probability_density_function dbr:Probability dbr:Regression_analysis dbr:Rejection_sampling dbr:Gustav_Fechner dbr:Truncated_distribution dbr:Statistical_model_specification dbr:Chester_Ittner_Bliss dbr:John_Gaddum dbr:Latent_variable_model dbr:Binary_classification dbr:Binary_regression dbr:Efficiency_(statistics) dbr:Mark_Thoma dbr:R_(programming_language) dbr:Maximum_likelihood dbr:Separation_(statistics) dbr:Gibbs_sampling dbr:Heteroscedasticity dbr:Multinomial_probit dbr:Regressor dbr:Prior_distribution dbr:Probit_function dbr:Loss_of_generality dbr:Logit_model dbr:Multivariate_probit dbr:Partial_effect |
| dbp:date | June 2019 (en) |
| dbp:id | 11.0 |
| dbp:reason | Need to adopt the notation of the rest of the article, fix grammar, and make prose clearer. (en) |
| dbp:title | Econometrics Lecture (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Cite_techreport dbt:Regression_bar dbt:Authority_control dbt:Citation_needed dbt:Cite_book dbt:Cite_journal dbt:Clarify dbt:Cleanup_section dbt:Commons_category-inline dbt:Harvtxt dbt:Main dbt:Refbegin dbt:Refend dbt:Reflist dbt:Section_link dbt:Sfn dbt:YouTube |
| dcterms:subject | dbc:Classification_algorithms dbc:Categorical_regression_models |
| gold:hypernym | dbr:Regression |
| rdf:type | owl:Thing yago:WikicatLatentVariableModels yago:Assistant109815790 yago:CausalAgent100007347 yago:LivingThing100004258 yago:Model110324560 yago:Object100002684 yago:Organism100004475 yago:Person100007846 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Worker109632518 yago:YagoLegalActor yago:YagoLegalActorGeo yago:Whole100003553 |
| rdfs:comment | En statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. (fr) 프로빗 회귀 모형(Probit regression model)은 종속변수가 이진 변수일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 확률을 설명하기 위한 회귀 모형으로, 정규 분포의 누적분포함수를 이용한다. 프로빗이라는 단어의 어원은 probability와 unit을 혼합하여 만든 것이다. (ko) In statistica e in econometria, il modello probit è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.Il modello è stato proposto per la prima volta da Chester Ittner Bliss nel 1934, ampliato l'anno successivo da Ronald Fisher che introdusse un metodo iterativo per la stima dei parametri tramite il metodo della massima verosimiglianza. (it) Στη στατιστική, ένα probit μοντέλο - Μοντέλο Πιθανομονάδας - είναι ένα είδος παλινδρόμησης όπου η εξαρτημένη μεταβλητή μπορεί να πάρει μόνο δύο τιμές, για παράδειγμα μεταβλητή με αναφορά στο είδος σχέσης: κάποιος μπορεί να είναι παντρεμένος ή ανύπαντρος. Η λέξη είναι σύμμειξη λέξεων: Προέρχεται από τις λέξεις Πιθανότητα + μονάδα. Ο σκοπός του μοντέλου είναι να εκτιμήσει τη πιθανότητα μία παρατήρηση με ιδιαίτερα χαρακτηριστικά να εμπίπτει σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Επιπλέον, η ταξινόμηση των παρατηρήσεων με βάση τις προβλεπόμενες πιθανότητες είναι ένας τύπος δυαδικής ταξινόμησης μοντέλου. (el) En estadística, un modelo probit es un tipo de regresión donde la variable dependiente puede tomar solo dos valores, por ejemplo, casados o no casados. La palabra es un acrónimo, viene de probabilidad + unit (unidad). El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con características particulares caerá en una categoría específica; además, clasificando las observaciones basadas en sus probabilidades predichas es un tipo de modelo de clasificación binario . (es) Das Probit-Modell ist in der Statistik die Spezifikation eines verallgemeinerten linearen Modells. Probit ist ein Kofferwort für prob(ability un)it, das aus den zwei englischen, überlappenden Wörtern für Wahrscheinlichkeit und Einheit (0 oder 1) entstanden ist. (de) In statistics, a probit model is a type of regression where the dependent variable can take only two values, for example married or not married. The word is a portmanteau, coming from probability + unit. The purpose of the model is to estimate the probability that an observation with particular characteristics will fall into a specific one of the categories; moreover, classifying observations based on their predicted probabilities is a type of binary classification model. (en) Про́бит-регрессия (пробит-модель, англ. probit) — применяемая в различных областях (эконометрика, токсикология и др.) статистическая (нелинейная) модель и метод анализа зависимости качественных (в первую очередь — бинарных) переменных от множества факторов, основанная на нормальном распределении (в отличие от, например, аналогичной логит-регрессии, основанной на логистическом распределении). В экономике (эконометрике) пробит-модели (наряду с логит-, гомпит- и др.) используются в моделях бинарного выбора или в моделях множественного выбора между различными альтернативами, для моделирования дефолтов компаний, в страховании жизни - для оценки вероятности смерти в зависимости от возраста и пола и т. д. В токсикологии пробит-регрессия используется для оценки влияния дозы или концентрации тех ил (ru) |
| rdfs:label | Probit-Modell (de) Μοντέλο Πιθανομονάδας (Probit) (el) Modelo probit (es) Modèle probit (fr) Modello probit (it) 프로빗 회귀 모형 (ko) Probit model (en) Пробит-регрессия (ru) |
| owl:sameAs | freebase:Probit model yago-res:Probit model http://d-nb.info/gnd/4225469-3 wikidata:Probit model dbpedia-de:Probit model dbpedia-el:Probit model dbpedia-es:Probit model dbpedia-fr:Probit model dbpedia-it:Probit model dbpedia-ko:Probit model dbpedia-ru:Probit model https://global.dbpedia.org/id/4p7WS |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Probit_model?oldid=1118897969&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Probit_model |
| is dbo:knownFor of | dbr:Chester_Ittner_Bliss |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Probit_analysis dbr:Probit_regression |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Dose–response_relationship dbr:Limited_dependent_variable dbr:Probit dbr:Generalized_extreme_value_distribution dbr:Generalized_linear_model dbr:Multivariate_probit_model dbr:Mills_ratio dbr:Ordered_probit dbr:Logit dbr:Comparison_of_statistical_packages dbr:Maximum_score_estimator dbr:Tobit_model dbr:Linear_probability_model dbr:Local_average_treatment_effect dbr:Logistic_regression dbr:Academic_studies_about_Wikipedia dbr:Dilution_assay dbr:Hill_equation_(biochemistry) dbr:Siddhartha_Chib dbr:Regression_analysis dbr:Stimulus–response_model dbr:Chester_Ittner_Bliss dbr:Binary_classification dbr:Binary_regression dbr:Binomial_regression dbr:Edit_count dbr:Instrumental_variables_estimation dbr:Up-and-Down_Designs dbr:List_of_statistics_articles dbr:Multinomial_probit dbr:Outline_of_machine_learning dbr:Outline_of_regression_analysis dbr:Truncated_normal_hurdle_model dbr:Probit_analysis dbr:Probit_regression |
| is dbp:knownFor of | dbr:Chester_Ittner_Bliss |
| is rdfs:seeAlso of | dbr:Probit |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Probit_model |