Модел на Logit - какво представлява, определение и концепция

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: