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ProbitModelFit

ProbitModelFit[{y1, y2, ...}, {f1, f2, ...}, x]
构建一个二项概率回归模型,形式为 ,对于连续 x12... 拟合 yi
ProbitModelFit[{{x11, x12, ..., y1}, {x21, x22, ..., y2}, ...}, {f1, f2, ...}, {x1, x2, ...}]
构建一个二项概率回归模型,形式为 ,其中 fi 与变量 xk 相关。
ProbitModelFit[{m, v}]
从设计矩阵 m 和响应向量 v 构建一个二项概率回归模型。
  • ProbitModelFit 返回一个符号 FittedModel 对象,表示构建的概率模型。模型的属性和诊断可以从 model["property"] 得到。
  • ProbitModelFit 在特定点 x1... 的最佳拟合函数的值可以从 model[x1, ...] 求出。
  • 在形式 {{x11, x12, ..., y1}, {x21, x22, ..., y2}, ...} 的数据中,坐标 xi1, xi2, ... 的数量应对应变量 xi 的数量。
  • yi 的概率位于 0 和 1 之间。
  • 形式 {y1, y2, ...} 的数据等价于形式 {{1, y1}, {2, y2}, ...} 的数据。
  • 当假设原 ni yi 是独立的观察值,且二项分布,有均值 ProbitModelFit 产生一个形式为 的概率模型。
  • ProbitModelFit[{m, v}] 中,,设计矩阵 m 根据在点 {{f1, f2, ...}, {f1, f2, ...}, ...} 的基函数 fi 形成。响应向量 v 是响应列表 {y1, y2, ...}
  • 对于一个设计矩阵 m 和响应向量 v,模型是 ,其中 Beta 是估计参数的向量。
  • 当使用一个设计矩阵,基函数 fi 可以用形式 ProbitModelFit[{m, v}, {f1, f2, ...}] 指定。
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