以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是：
A: 线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B: 调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
A: 线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。
B: 调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。
C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。
D: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
D
举一反三
- 以下关于虚拟应变量模型的说法错误的是： A: 线性概率模型可能存在被解释变量的估计值不在(0,1)之间的问题。 B: 调整的判定系数不能准确度量线性概率模型的拟合优度。 C: Logit模型和Probit模型可采用极大似然法估计。 D: Logit模型和Probit模型不存在遗漏变量的问题。
- Probit模型的有效估计通常采用 A: 普通最小二乘法 B: 极大似然估计法 C: 非线性最小二乘法 D: 线性概率模型的估计方法
- 以下各模型不属于信用评分模型的是（）。 A: 线性概率模型 B: Probit模型 C: Logit模型 D: 死亡率模型
- 下列属于商业银行信用评分模型的有（）。 A: 线性概率模型 B: Logit模型 C: 非线性辨别模型 D: 死亡率模型 E: Probit模型
- 以下关于模型设定的说法错误的是： A: 考察性别对薪酬的影响需使用虚拟变量模型。 B: 研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。 C: 分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。 D: 分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。
内容
- 0
Probit模型和Logit模型间的各系数相同
- 1
Logit模型与多元线性回归比较( ) A: Logit模型的因变量为二分变量 B: 多元线性回归的因变量为二分变量 C: Logit模型和多元线性回归的因变量都可为二分变量 D: Logit模型的自变量必须是二分类变量
- 2
线性概率模型和Probit模型的边际效应相同
- 3
中国大学MOOC: 在估计Probit和Logit模型时：
- 4
Probit模型和Logit模型的核心区别在于（）