Come stimare la varianza di un modello Probit

modelli Probit sono modelli di regressione statistici per variabili dipendenti binarie (variabili che possono assumere solo due variabili , come ad esempio vincere /perdere o teste /code) . Il modello probit consente di inquadrare predire il valore della variabile dipendente di un singolo punto di dati basato su un numero di variabili scelto dall'utente . Per l'analisi del modello , la varianza ( come le previsioni del modello variano ) è un dato importante . È possibile stimare questa statistica sia a mano ( consigliato solo per i dati di piccole quantità ) o da un program.Things statistici che ti serviranno
software di statistica ( R , SPSS o SAS ) per grandi insiemi di dati
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da mano
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Elencare l' uscita del modello probit in maniera organizzata .
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Calcolare la media dei dati . Sommare tutti i punti dati e dividere per il numero di punti dati . Chiamare questo valore " m ".
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Sottrarre la media da ogni singolo punto di dati , la creazione di un nuovo set di dati . Riscrivi questo nuovo set di dati in modo organizzato .
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la nuova piazza di dati , creando ancora una volta un nuovo set di dati .
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Sommare i dati nel nuovo dataset .

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calcolare la varianza del nuovo dataset . Dividere la somma appena calcolata dal numero di punti di dati . Questa è la stima per la varianza per il dataset originale .
By Computer
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Assegnare una variabile per l'uscita del modello probit . Ad esempio , in R , decidere su una variabile ( ad esempio x ) , e scrivere . "X < - probitmodel ", dove " probitmodel " è l'uscita del modello probit
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Chiamare lo standard comando deviazione per la variabile creata . In R , digitare " sd ( x ) . " Il risultato sarà un unico numero , la deviazione standard della produzione del modello .
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Piazza degli deviazione standard . Il quadrato della deviazione standard è la varianza stimata per il modello probit .