Todo modelo de regressão tem uma função de ligação associando a variável dependente com a(s) variável(is) independente(s). A função de ligação é responsável por transformar a equação em um modelo linear nos seus parâmetros. Assinale a alternativa que contém o nome das funções de distribuição acumulada utilizadas para ajustar um modelo logit e probit, respectivamente. Alternativas: Probit e logit. Logit e normal. Logit e logística. Logística e normal. Normit e logística.
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A alternativa que contém o nome das funções de distribuição acumulada utilizadas para ajustar um modelo logit e probit, respectivamente: Alternativa B: Logit e normal.
Todo modelo de regressão tem uma função de ligação associando a variável dependente com a(s) variável(is) independente(s).
Na estatística, um modelo probit é um tipo de regressão em que a variável dependente pode assumir apenas dois valores, enquanto que, Logit em regressão logística é um caso especial de uma função de ligação em um modelo linear generalizado. A função logit é o negativo da derivada da função de entropia binária.
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