Logit Model - Mi ez, definíció és koncepció

A Logit modell egy bináris választási modell, amely standard logisztikai kumulatív eloszláson alapul.

Pontosabban: egy Logit modellben a Logit egy olyan függvény, amely az esélyhányados logaritmusának kiszámításából áll. Ez az odds ratio vagy az odds ratio, amelyet angolul odds ratio-nak hívunk, és ezt p / (1-p) -ként számoljuk.

Például, ha Juan 60% -os valószínűséggel vesz részt egy buliban, ez azt jelenti, hogy Juannak 6–4 esélye van arra, hogy megjelenjen az eseményen.

Logit modell képlet

Visszatérve a modell magyarázatára, ahol p van, kiszámítjuk a valószínűségi arány természetes logaritmusát, és ez az eredmény lesz a függő változó. Ez utóbbi viszont kifejezhető egy vagy több független változó (X) függvényében:

A fenti példában a és b az ökonometriai modell együtthatói, X pedig a független változó.

A Logit modell együtthatói megtalálhatók például a legkisebb négyzetek módszerével vagy a legnagyobb valószínűség módszerével.

A Logit modell lehetővé teszi a lineáris valószínűségi modell egyik hátrányának megoldását, vagyis azt a tényt, hogy a függő változónak 0-nál nagyobbnak és 1-nél kisebbnek kell lennie.

Logit modell példa

Tegyük fel, hogy van egy Logit modellünk, amelyben az Y változó annak a valószínűsége, hogy egy személy új okostelefont szerez az idén, a független változó a havi jövedelem (x).

A regresszió elvégzése után a következő modell van:

Ezért, ha a jövedelem 3500: havi euró:

Ezt követően a természetes logaritmus inverz függvényét használjuk, amely az exponenciális:

Meg kell jegyezni, hogy p a független változó függvényében a következőképpen fejezhető ki: