Como estimar a variância de um modelo probit
modelos Probit são modelos de regressão estatística para variáveis dependentes binárias (variáveis que só pode tomar duas variáveis , como a vitória /derrota ou cara /coroa ) . O modelo probit permite que um pesquisador para prever o valor da variável dependente de um ponto de dados individual com base em uma série de variáveis escolhido pelo usuário. Para a análise do modelo , da variância ( como as previsões do modelo variam ) é um dado importante . Você pode estimar este estatísticas à mão (recomendado apenas para dados em pequenas quantidades) ou por um program.Things estatísticos que você precisa
software estatístico (R, SPSS ou SAS) para grandes conjuntos de dados
Mostrar mais instruções fotográfica por Mão
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Liste a saída do modelo probit de uma forma organizada .
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Calcule a média dos dados. Some todos os pontos de dados e dividir pelo número de pontos de dados. Chame esse valor de “m “.
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Subtrair a média de todos os pontos de dados individuais , criando um novo conjunto de dados. Reescreva este novo conjunto de dados de uma forma organizada.
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Quadrado os novos dados , criando novamente um novo conjunto de dados.
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Some os dados no novo conjunto de dados .
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Calcule a variância do novo conjunto de dados . Dividir a soma simplesmente calculada pelo número de pontos de dados . Esta é a estimativa para a variação para o conjunto de dados original .
Por Computador
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Atribuir uma variável para a saída do modelo probit . Por exemplo, em R, decidir sobre uma variável (por exemplo, x) , e escrever. “X
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Chame o padrão comando desvio para a variável criada . Em R , digite ” sd (x). ” O resultado será um único número, o desvio-padrão da produção do modelo .
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quadratura do desvio padrão. O quadrado do desvio padrão é a variância estimada para o modelo probit .
