Данный метод осуществляет оценку коэффициентов регрессионной модели, в которой зависимая переменная принимает два значения: «0» или «1». В рамках метода предусмотрены следующие модели:
Logit-модель предполагает, что случайные ошибки модели распределены по закону:
Probit-модель предполагает, что случайные ошибки модели распределены по закону:
Gompit-модель предполагает, что случайные ошибки модели распределены по закону:
Рассматривается линейная регрессионная модель:
yt = 1 - F(-x'tβ) + εt
t = 1, …, n
Где:
t. Номер наблюдения;
β = (β1, β2, …, βk)'. Набор неизвестных параметров (коэффициентов);
εt. Случайная ошибка E(εt) = 0;
Yt. Принимает значения «0» или «1».
См. также:
Библиотека методов и моделей | Контейнер моделирования: Модель бинарного выбора (оценка методом максимального правдоподобия) | ISmBinaryModel