Чем отличается пробит-модель от логит-модели в статистическом анализе?

Пробит-модель в статистическом анализе отличается от логит-модели тем, что вместо логистической функции для описания вероятности наступления события используется функция стандартного нормального распределения. books.econ.msu.ru

Некоторые другие отличия:

• Форма кривой распределения. vitalflux.com У логит-модели хвосты распределения тяжелее, чем у нормального, что позволяет лучше обрабатывать экстремальные значения предикторов или результатов. vitalflux.com У пробит-модели хвосты распределения легче, поэтому она может быть менее терпима к выбросам, чем логит-модель. vitalflux.com
• Распределение ошибки. vitalflux.com Логит-модели предполагают, что ошибка следует логистическому распределению, а пробит-модели — нормальному. vitalflux.com
• Интерпретация коэффициентов. vitalflux.com В логит-модели коэффициенты можно легко интерпретировать как отношения шансов. vitalflux.com В пробит-модели коэффициенты представляют изменение Z-оценки (от стандартного нормального распределения) при единичном изменении предиктора. vitalflux.com

Выбор между пробит- и логит-моделями зависит от личных предпочтений или конкретных требований анализа. www.btcc.com Обе модели могут дать сопоставимые результаты, и выбор в конечном итоге зависит от знания исследователем соответствующих распределений и их предположений. www.btcc.com