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離散選擇模型ppt課件-資料下載頁

2025-05-02 05:11本頁面
  

【正文】 P Y GPA T UC E PSIeepepe e e e? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ??????? ? ? ? 由上述表達式可以看出,由 于 GP A 0 ,則 2 . 8 2 6 1 1e ? ,因此,在其它條件不變的情況下,平均分數(shù)每增加一個單位,將導(dǎo)致接受新教學(xué)方法后成績有所改善的發(fā)生比會相應(yīng)提高。同理,對于變量 TUCE 也可作類似的討論;由于 P S I 為虛擬解釋變量,表示是否接受新教學(xué)方法,如果接受取 1 ,否則取 0 ,因此,在其它條件不變的情況下,當(dāng) P S I = 1 時,則將會使接受新教學(xué)方法后,學(xué)習(xí)成績改善的發(fā)生比有所提高,而當(dāng) P S I = 0 時,則將會使接受新教學(xué)方法后,學(xué)習(xí)成績改善的發(fā)生比保持不變。 2 、用概率來解釋 L o g it 模型的系數(shù)。 除了解釋變量對于對數(shù)發(fā)生比的偏作用外,有時也用事件發(fā)生的概率來解釋模型中系數(shù)的偏作用。對事件發(fā)生概率的偏作用可以通過對 L o g it 模型 121 2 1 2()1( 1 | )11iiiXi XXeP Y Xee??? ? ? ??? ? ?? ? ??? 求iX的偏導(dǎo)數(shù)來加以解釋。其求導(dǎo)結(jié)果如下 12121212222()1( 1 )( 1 )iXiiiXXXiieepeppX X e?????????????????? ? ? ?? ? ? 于是,變量iX對事件發(fā)生概率的偏作用就等于該解釋變量的系數(shù)2?與( 1 )pp ?的乘積。偏作用的符號由2?決定,因為( 1 )pp ?永遠為正值,作用的幅度依賴于2? 的幅度和對應(yīng)于iX特定值的概率,而它與模型中所有其它解釋變量有關(guān)。因此,不同于對發(fā)生比作用的解釋,對事件發(fā)生概率的偏作用是隨 p 值的變化而變化的。這就需要在討論變量iX對事件發(fā)生概率的偏作用時,應(yīng)將概率 p 值計算出來后,才能解釋其偏作用。 3 、預(yù)測概率。 與一般線性回歸模型一樣,根據(jù) L o g it 模型也可以獲得事件發(fā)生的預(yù)測概率。以一個解釋變量的 L o g i t 模型為例,如果我們知道參數(shù)估計1??和2??,并確定 某一事件的( 1 , 2 , , )iX i n?,便可將其代入 L o g it 模型,計算預(yù)測概率。計算公式為 121 2 1 2? ?? ? ? ?()1?11iiiXXXepee??? ? ? ??? ? ????? 4 、 擬合 優(yōu)度 檢驗 2 1 2 . 8 8 9 61 1 0 . 3 7 4 02 0 . 5 9 1 7urM c FrLIFRLIF?? ? ? ? ?? 5 、 模型整體 顯著性 檢驗 ? ?2 ( l n ( ) l n ( ) ) 2 ( 1 2 . 8 8 9 6 ( 2 0 . 5 9 1 7 ) ) = 1 5 . 4 0 4 1u r rL R L L? ? ? Probit Model 一、 P r o bi t 模型及參數(shù)估計 單一解釋變量iX的 P robit 模型為 1212( 1 | ) ( ) ( )iXiiP Y X X z d z??? ? ????? ? ? ? ? ? 式中( ) , ( )zz ??分別為標(biāo)準正態(tài)分布的分 布函數(shù)和密度函數(shù)。 與 L o g it 模型的參數(shù)估計相似,對 P robit 模型的參數(shù)估計也可采用最大似然估計方法。 在樣本分布與總體分布一致的前提下,按隨機抽樣原則抽取樣本,對n 個樣本( , ) 1 , 2 , ,iiX Y i n?,建立對數(shù)似然函數(shù) ? ? ? ?1 2 1 2 1 21l n ( , ) l n ( ) ( 1 ) l n ( 1 ( ) )ni i i iiL Y X Y X? ? ? ? ? ??? ? ? ? ? ? ? ?? 上述模型的最大似然估計就是使該表達式有最大值時的12??、的估計1??、2??。具體求解過程這里不再贅述。 例 在前述新教學(xué)方法的例子里,運用 Eviews軟件里的 Probit模型估計方法得到如下結(jié)果 ? ( 1 | , , ) ( 7 . 4 5 2 3 1 . 6 2 5 8 0 . 0 5 1 7 1 . 4 2 6 3 )P Y G P A T U C E P S I G P A T U C E P S I? ? ? ? ? ? ?
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