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pabbs
发表于 2011-7-5 07:24
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只看该作者
求助:结构方程模型和logit模型谁更高档?
结构方程模型和logit模型谁更高档?我写消费者行为,不想用logit模型,有没有比logit模型高档的模型?大家推荐一下
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spsschina
发表于 2011-7-5 07:29
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结构方程模型(Structural·Equation·Modeling,SEM) 结构方程模型是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟,可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来,结构方程模型迅速发展,弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具。
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结构方程爱好者
发表于 2011-7-5 07:34
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只看该作者
Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“逻辑回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。 逻辑分布(Logistic distribution)公式 P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/1+exp(x'β) 其中参数β常用极大似然估计。 Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型。Logit模型是Luce(1959)根据IIA特性首次导出的;Marschark(1960)证明了Logit模型与最大效用理论的一致性;Marley(1965)研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系,证明了极值分布可以推导出Logit形式的模型;McFadden(1974)反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布。 此后Logit模型在心理学、社会学、经济学及交通领域得到了广泛的应用,并衍生发展出了其他离散选择模型,形成了完整的离散选择模型体系,如Probit模型、NL模型(Nest Logit model)、Mixed Logit模型等。模型假设个人n对选择枝j的效用由效用确定项和随机项两部分构成: Logit模型的应用广泛性的原因主要是因为其概率表达式的显性特点,模型的求解速度快,应用方便。当模型选择集没有发生变化,而仅仅是当各变量的水平发生变化时(如出行时间发生变化),可以方便的求解各选择枝在新环境下的各选择枝的被选概率。根据Logit模型的IIA特性,选择枝的减少或者增加不影响其他各选择之间被选概率比值的大小,因此,可以直接将需要去掉的选择枝从模型中去掉,也可将新加入的选择枝添加到模型中直接用于预测。 Logit模型这种应用的方便性是其他模型所不具有的,也是模型被广泛应用的主原因之一。
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mischina
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mischina
发表于 2011-7-5 07:39
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只看该作者
高档什么意思。。。
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lisrel
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lisrel
发表于 2011-7-5 07:44
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只看该作者
就是高深,就是显得水平高
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