Модель бинарного выбора: различия между версиями

'''Модель бинарного выбора''' — применяемая в эконометрике модель зависимости бинарной переменной (принимающей всего два значения — 0 и 1) от совокупности факторов. Построение обычной линейной регрессии для таких переменных теоретически некорректно, так как условное математическое ожидание таких переменных равно вероятности того, что зависимая переменная примет значение 1, а линейная регрессия допускает и отрицательные значения и значения выше 1. Поэтому обычно используются некоторые интегральные функции распределения. Чаще всего используются [[нормальное распределение]] ([[пробит-регрессия|пробит]]), [[логистическое распределение]] ([[логистическая регрессия|логит]]) , распределение Гомперца (гомпит).

 

== Сущность модели ==

Пусть переменная <math>Y</math> является бинарной, то есть может принимать только два значения, которые для упрощения предполагаются равными <math>1</math> и <math>0</math>. Например, <math>Y</math> может означать наличие/отсутствие каких либо условий, успех или провал чего-либо, ответ да/нет в опросе и т. д. Пусть также имеется вектор регрессоров (факторов) <math>X</math>, которые оказывают влияние на <math>Y</math>.