Моделът Logit е двоичен модел за избор, който се основава на стандартно логистично кумулативно разпределение.
За да бъдем по-точни, в Logit модел Logit е функция, която се състои от изчисляване на логаритъма на съотношението на шансовете. Това е коефициентът на коефициентите или коефициентът на коефициентите, който на английски се нарича коефициент на коефициента и се изчислява като p / (1-p).
Например, ако вероятността Хуан да присъства на парти е 60%, това се интерпретира, че означава, че има 6 до 4 шанса Хуан да се появи на събитието.
Формула на модела на Logit
Връщайки се към обяснението на модела, имайки p, се изчислява естественият логаритъм на съотношението на вероятностите и този резултат ще бъде зависимата променлива. Последните от своя страна могат да бъдат изразени като функция от една или повече независими променливи (X):
В горния пример a и b са коефициентите на иконометричния модел, а X е независимата променлива.
Коефициентите на модела Logit могат да бъдат намерени например по метода на най-малките квадрати или по метода на максималната вероятност.
Моделът Logit позволява да се реши един от недостатъците на линейния вероятностен модел, което е фактът, че зависимата променлива трябва да бъде по-голяма от 0 и по-малка от 1.
Пример за модел на Logit
Да предположим, че имаме модел Logit, при който променливата Y е вероятността човек да придобие нов смартфон тази година, като независимата променлива е месечен доход (x).
След като направим регресията, имаме следния модел:
Следователно, ако доходът е 3500: евро на месец:
Впоследствие използваме обратната функция на естествения логаритъм, която е експоненциална:
Трябва да се отбележи, че p може да се изрази като функция на независимата променлива, както следва:
Модели Logit и Probit