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: 自然实验中，分析某项政策的影响需使用Difference-in-Difference方法。
C: 研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。
D: 分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。
E: 分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。
F: 分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。
A: 考察性别对薪酬的影响需使用虚拟变量模型。
B: 自然实验中，分析某项政策的影响需使用Difference-in-Difference方法。
C: 研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。
D: 分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。
E: 分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。
F: 分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit模型。
举一反三
- 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: 自然实验中，分析某项政策的影响需使用Difference-in-Difference方法。 C: 研究高中文理分科的影响因素可使用Logit模型或Probit模型。 D: 分析个人的职业选择可使用多元Logit模型。 E: 分析线上购物和线下购物的选择可使用线性概率模型。 F: 分析债券信用评级的影响因素可使用多元Logit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。
- 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
- 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
- probit模型精度较高,在实际应用中比logit模型使用广泛。