<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>hongoh</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/hongoh/</author_url>
  <blog_title>金融アトラス</blog_title>
  <blog_url>https://hongoh.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>経済</anon>
    <anon>経済-統計学・計量経済学</anon>
  </categories>
  <description>本ページでは、プロビットモデル・ロジットモデルの概要についてまとめたい。 両モデルは、ダミー変数(1または0のみをとる変数)を被説明変数とした場合に、説明変数との関係を説明する際に用いる。 例えば合格・不合格、犯罪歴の有り・無しといった二つの値のどちらかしかとらないような事項が、どんな変数に影響を受けているのかを見たい場合、被説明変数にダミー変数を置くことが有効となる。 線形確率モデル ロジット、プロビットの話に入る前に、線形確率モデルから説明を始めたい。線形確率モデルとは、通常の回帰分析とは基本的に全く同じで、ただ被説明変数をダミー変数にしたものである。この場合、被説明変数の条件付期待値は被…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhongoh.hatenablog.com%2Fentry%2Fprobit-logit&quot; title=&quot;プロビットモデル・ロジットモデルの簡単な概要について - 金融アトラス&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hongoh/20210316/20210316222007.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-10-13 13:00:00</published>
  <title>プロビットモデル・ロジットモデルの簡単な概要について</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hongoh.hatenablog.com/entry/probit-logit</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
