什么是“l(fā)ogit模型”？Logit模型是離散選擇模型之一。Logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應(yīng)用最廣泛的離散選擇模型。是社會(huì)學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、臨床、定量心理學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)等統(tǒng)計(jì)實(shí)

什么是“l(fā)ogit模型”？

Logit模型是離散選擇模型之一。Logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應(yīng)用最廣泛的離散選擇模型。

是社會(huì)學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、臨床、定量心理學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、市場營銷學(xué)等統(tǒng)計(jì)實(shí)證分析的常用方法。Logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應(yīng)用最廣泛的模型。logit模型是Luce（1959）根據(jù)IIA的特點(diǎn)首次提出的，marschark（1960）證明了logit模型與最大效用理論的一致性。

logit模型之所以被廣泛應(yīng)用，主要是因?yàn)樗母怕时磉_(dá)式明確，求解速度快，應(yīng)用方便。

lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同？

logit模型估計(jì)的系數(shù)=probit模型估計(jì)的系數(shù)*1.65上述關(guān)系是確定的。然而，LPM模型在理論上設(shè)置錯(cuò)誤，估計(jì)系數(shù)不一致。理論上，它與Logit（probit）模型的估計(jì)系數(shù)無關(guān)。一般來說，數(shù)量上差別不大，但系數(shù)的顯著性往往不同。

mlogit和probit的區(qū)別？

logit模型，又稱logistic模型，服從logistic分布。

概率模型服從正態(tài)分布。

這兩種模型通常用于離散選擇模型。但logit模型簡單直接，應(yīng)用更為廣泛。

離散選擇模型的軟件有很多，如LIMDEP、elm、nlogit等，SPSS18.0可以做二元和多元logit模型。

Stata、SAS、Guass可以做logit模型。

入門級軟件是SPSS和elm，后者可以進(jìn)行多重logit和層次logit。但elm必須購買注冊號(hào)才能使用。

如何用spss進(jìn)行l(wèi)ogit模型做預(yù)測？

二元邏輯回歸1。打開數(shù)據(jù)，然后單擊：analyze--region--binary logistic打開binary regression對話框。

2. 將因變量和自變量放入網(wǎng)格列表中，頂部為因變量，底部為自變量（單變量拉入一，多因素拉入多）。三。設(shè)置回歸方法，在這里選擇最簡單的方法：回車，這意味著所有變量一次包含在方程中。其他方法是循序漸進(jìn)的。4等級數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)不需要設(shè)置虛擬變量。需要為多類變量設(shè)置虛擬變量。有四種類型的偽變量ABCD，以a為參考，那么解釋是B是否對a有影響，C是否對a有影響，D是否對a有影響。在選項(xiàng)中選擇至少95%置信區(qū)間。單擊“確定”。區(qū)別如下；

1。含義不同

logistic回歸是一個(gè)概率模型，是一個(gè)非線性表達(dá)式，它的線性表達(dá)式是logit回歸。Logistic回歸計(jì)算P，logit回歸計(jì)算logit（P）。Logistic回歸分析是研究二元（可推廣到多分類）觀測結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)系的多元分析方法。

2、引用是不同的

logit指的是其中一個(gè)選項(xiàng)作為另一個(gè)選項(xiàng)的引用，而logistic指的是一件事情沒有發(fā)生的事實(shí)作為這個(gè)事情的引用。模型是完全一致的。然而，由于logit選擇一個(gè)選項(xiàng)作為參考，因此模型中的一個(gè)參數(shù)對應(yīng)兩個(gè)變量，這兩個(gè)變量分別對應(yīng)于兩個(gè)選項(xiàng)。logistic的參考對象是事件的不發(fā)生，即事件本身，所以一個(gè)參數(shù)只對應(yīng)一個(gè)變量。但本質(zhì)是完全一樣的。

3、logistic模型的左邊是賠率的對數(shù)，左邊是概率。

Logit模型右側(cè)為線性結(jié)構(gòu)，而logistic模型右側(cè)為非線性結(jié)構(gòu)。