Cómo estimar la varianza de un modelo Probit

modelos probit son modelos de regresión estadística para variables dependientes binarias (variables que sólo pueden tomar dos variables, como la de ganar /perder o cabezas /colas) . El modelo probit permite a un investigador para predecir el valor de la variable dependiente de un punto de datos individual sobre la base de un número de variables - elegido por el usuario . Para el análisis del modelo de la varianza ( cómo las predicciones del modelo varían ) es una estadística importante . Usted puede calcular esta estadística , ya sea con la mano ( se recomienda sólo para los datos de pequeñas cantidades ) o por un program.Things estadísticos que necesitará de software Usted Estadística ( R , SPSS o SAS) para grandes conjuntos de datos
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por Mano Matemáticas 1

listar la salida del modelo probit de una manera organizada .
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Calcular la media de los datos. Sume todos los puntos de datos y se divide por el número de puntos de datos. Llame a este valor "m . "
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Restar la media de todos los puntos de datos individuales , la creación de un nuevo conjunto de datos. Vuelva a escribir este nuevo conjunto de datos de una manera organizada .
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Plaza de los nuevos datos , la creación de nuevo un nuevo conjunto de datos .
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Sumar los datos en el nuevo conjunto de datos .
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Calcular la varianza del nuevo conjunto de datos . Divida la suma calculada sólo por el número de puntos de datos . Esta es la estimación de la varianza para el conjunto de datos original .
Por Computadora
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Asignar una variable a la salida del modelo probit. Por ejemplo , en I , decidir sobre una variable (por ejemplo, x) , y escribir . "X <- probitmodel ", donde " probitmodel " es el resultado del modelo probit
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Llame a la norma comando de la desviación de la variable creada. En R, escriba "sd (x). " El resultado será un solo número, la desviación estándar de la producción del modelo.
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Cuadre la desviación estándar. El cuadrado de la desviación estándar es la varianza estimada para el modelo probit.