probit回归模型案例

简述信息一览：

• 1、probit模型用来解决什么问题
• 2、如何用spss做probit回归和非线性回归?
• 3、logit模型和probit模型怎么选择
• 4、logit模型和probit模型区别
• 5、probit模型如何加入控制变量

probit模型用来解决什么问题

1、分类问题。“Probit模型是一种用于分析因变量是二元变量的统计模型，常用于解决分类问题。”Probit模型（probitmodel）是一种线性模型。特点是服从正态分布。

2、Probit模型作为二元选择模型的一种，可以用来测算企业的违约概率，能更好地进行违约概率预算，更好的进行风险管理。

3、probitmodel是解决0-1变量的问题的。最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f（X），也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f（.）服从标准正态分布。

4、经济计量模型都是假定隐变量是连续的，但是在现实经济决策中经常面临许多选择问题，即为离散选择模型。最为基础的便是二元选择模型其研究目的是研究具有给定特征得个体做某种而不做另一种选择的概率。

如何用spss做probit回归和非线性回归?

Probit回归：\x0d\x0aProbit回归全称probability unit，翻译过来叫做概率单位法，蛮拗口的一个名字。这个回归主要用于研究半数效量用的。

打开SPSS软件后点击右上角的【打开文件按钮】打开你需要分析的数据文件。

分析——回归——线性，然后，将因变量选入因变量框中，将所有自变量均选入自变量框中，方法处选择输入。点击统计，回归系数栏选择估算值，残差栏选择德宾-沃森即（DW），另外还要勾选模型拟合和共线性诊断。

在SPSS中的“Analyze”菜单下的“Regression”项是专门用于回归分析的过程组。单击该项，将打开“Regression”的右拉式菜单，菜单包含如下几项：Linear 线性回归。Curve Estimation 曲线估计。Binary Logistic 二元逻辑分析。

logit模型和probit模型怎么选择

1、as equation，method 里选择binary；然后会出现logit probit的选项，选择probit就可以了。probit model是解决0-1变量的问题的。

2、logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。

3、probit回归模型：最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0，1变量，事件发生地概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f（X），也就是说，Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f（.）服从标准正态分布。

4、以下是常用得Probit及logit模型、实例分析并进行Eviews实现。二元选择模型原理：为了深刻地理解二元选择模型，首先从最简单的线性概率模型开始讨论。

logit模型和probit模型区别

1、意思不同 probit：概率单位。logistic：数理（符号）逻辑。用法不同 probit：probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。

2、logit模型和probit模型区别为Probit模型假设模型的随机扰动项服从正太分布； Logit模型对应的随机扰动项假定服从Logistic分布。

3、probit与logit的区别为：意思不同，probit为概率单位，logistic为数理（符号）逻辑。用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型。

4、logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布。probit模型服从正态分布。两个模型都是离散选择模型的常用模型。但logit模型简单直接，应用更广。而且，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。

probit模型如何加入控制变量

1、以下是在面板数据中添加控制变量的方法：确定控制变量首先需要根据理论或经验判断哪些变量可能会影响因变量，这些变量就是控制变量。

2、spss作回归分析，控制变量加进去：在spss中，如果想在相关分析的同时控制某些无关变量，可以做偏相关分析。依次在菜单里选分析——相关——偏相关。把求相关的变量和控制变量（或称协变量）各自选入对应的框就可以分析了。

3、数据录入spss并且处理好，如图所示。分析回归线性，如图所示。选择自变量和因变量到对应的框，如图所示。点击下一页，如图所示。控制变量放进来，如图所示。

4、接下来，选择自变量和因变量到相应的框中，请参考下图操作：之后，单击下一个，请参考下图操作：接着，输入控制变量，请参考下图操作：最后结果有两种模型，可以比较控制变量加入后各指标的变化情况。

5、所以在回归模型中需要加入指数作为控制变量。

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