Logit模型(从效用理论角度解释什么是Logit)

Logit模型，从效用理论角度解释什么是Logit？

Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。

Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的；Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性；Marley（1965）研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系，证明了极值分布可以推导出Logit形式的模型；McFadden（1974）反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布Logit模型（Logit model），也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”，是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。

logit模型运行结果的解释？

S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验自变量对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是自由度,在分析中不用解释.

实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp(B),称为OR.还有sig,其它的可以不管.

stata中logit模型怎么建立？

stata中logit模型建立，stata对多项logit模型有两个命令xtlogit和mlogit具体命令要结合数据样本结构进行分析（望楼主哦，这么建立。

logit边际效应模型概率解读？

自变量每增加1，事件发生的概率增加多少。

logit和logistic模型的区别？

区别如下；

一、意思不同

logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P，而logit回归计算的是logit(p)。logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。

二、参照不同

Logit是把其中的一种选择作为另一种选择的参照，而Logistic是把一件事不发生作为这件事发生的参照。模型上完全一致。只不过由于Logit选取了一种选择项作为参照，因此在模型中的一个参数对应两个变量，分别对应两种选择项。而Logistic由于参照对象是事件的不发生，即事件自身，因此一个参数只对应一个变量。但是本质完全一样。

三、模式不同

Logit模型的左侧是Odds的对数，而Logistic模型的左侧是概率。

Logit模型的右侧是一个线性结构，而Logistic模型的右侧是非线性的。