当自变量为0-1变量时，建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归
错
举一反三
- 中国大学MOOC: 当自变量为0-1变量时，建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归
- 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
- 在线性回归模型中，参数反应了解释变量对被解释变量的边际效应，在二元选择模型中当使用Probit，Logit，极值分布回归时参数不再等于边际效应。
- 在估计Probit和Logit模型时： 未知类型：{'options': ['仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性', '自变量不能再包括有二值变量', '因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了', '18032fe5b4efdb2.png不再成立'], 'type': 102}
- 在估计Probit和Logit模型时： A: 仍然可以使用 t 统计量来检验单个系数的显著性 B: 自变量不能再包括有二值变量 C: 因为变量非线性，所以不能再使用F统计量了 D: [img=66x23]1803a1be88c5e26.png[/img]不再成立
内容
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在某些回归模型中，其因变量为虚拟变量，而自变量为定量变量或定性变量，此种回归分析称作线性回归分析。()
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我们定义一个二值变量或一个0-1变量来刻画定性信息，这个二值变量称为。
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研究大学毕业生是选择就业还是选择深造，可采用Logit模型或Probit模型。
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研究大学毕业生是选择就业还是选择深造，可采用Logit模型或Probit模型。
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logistic 回归也称为 logit 模型，是对分类变量进行回归分析时最为常用的一种方法。与多重线性回归类似，logistic 回归也是研究自变量对因变量影响的方法，不过这里的因变量必须是分类变量。logistic 回归适用于应变量为（ ）。 A: 正态分布资料 B: 分类变量资料 C: 一般资料 D: 数值变量资料