怎么解释ordered probit模型ordinal名义概率单位归ordered 顺序概率单位归差别于probit否存顺序
logit模型估计系数= probit 模型估计系数 * 1.65 述关系确定Lpm模型理论误设定故估计系数具致性理论logit(probit)模型估计系数没关系般说数量差距系数显著性经同
probit模型具体怎么做proc probit data=mroz;
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probit模型什么时候提出的probit模型是一种广义的线性模型。服从正态分布。
形式
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。若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型
与logit模型的区别
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。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Logit的扩展。
