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1 1Logit 模型的原理及应用2017 年 3 月 3 日21. 问题的提出p 如果回归模型的解释变量中含有定性变量，则可以用虚拟变量来处理。p 在实际经济问题中，被解释变量也可能是定性变量。p 因变量取值是离散的，这类回归模型称为离散选择模型或“ 定性反应模型” 。p 例如通过一系列解释变量的观测值观察人们对某项提议的态度，某件事情的成功和失败等。p 这类模型被称为“ 离散选择模型” ：二值选择模型、多值选择模型、计数模型。32. 线性概率模型（Tobit ）42. 线性概率模型（Tobit ）52. 线性概率模型（Tobit ）6 Pobit Pobit 模型 模型Logit Logit 模型 模型2. 线性概率模型（Tobit ）7 73.Logit 模型- 提出83.Logit 模型- 提出ln93.Logit 模型- 分类103.Logit 模型- 二分类113.Logit 模型- 二分类若将 看成是因变量，则logit 线性回归模型与多元线性回归模型的形式是一致的，且有很多共性。不同的是：1 、logistic 回归模型中因变量是二分类的，而且非连续，其误差的分布不再是
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