logit模型造句

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其中多元判别分析法最受青睐,Logit模型次之。
Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。
概括起来有线性概率模型、Logit模型、Probit模型和判别分析模型。
如果所有指标都是定性的,Logit模型就成了对数线性模型的一个特例。
其中对运输方式分担率研究比较多，特别是以基于Logit模型的流量分配研究为主。
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。
Logit模型与多元判别分析法的本质区别在于前者不要求满足正态分布,其模型采用Logistic函数。
它提供一个全新的对多层多元Logit模型的参数估计和应用引擎，使交通方式选择模型更为容易。
第三，运用Logit模型和多元线性回归模型对中国上市公司多元化经营的影响因素进行了实证分析。
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。
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毫无疑问的，多项Logit模型体系的建立和应用的普及，确定了麦克法登在计量经济学中宗师的地位。
这类模型以MNL模型为核心，包括分层Logit模型，派对Logit模型，交叉分层Logit模型，通用分层Logit模型，混合Logit模型等。
包括各种交通方式的构成比例和分布，一般可采用转移曲线模型、Logit模型、重力转换型模型等进行测算。
好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。
麦克法登本人也进行了许多利用多项Logit模型的实证研究，例如都市交通工具的选择、家庭用电需求、电语需求、老人住家需求等等。
Logit模型是采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线、以此对分析对象进行风险定位和决策。
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）、MixedLogit模型等。
在这个例子中，主要类别和次要类别很容易分辨，但在其他的研究中可能就不是那么容易，若不慎将不同层级的类别混在一起，则由多项Logit模型所得到的实证结果就会有误差。
第四部分由第八章和第九章组成，建立模型组并实证分析农户、企业和安全食品生产经济整体效益及影响因素，建立多元Logit模型研究农户进一步发展安全农产品生产的选择意愿及影响因素。
多项Logit型虽然好用，但和所有其他的计量模型一样都有某些限制，多项Logit模型最大的限制在于各个类别必须是对等的，因此在可供选择的类别中，不可有主要类别和次要类别混杂在一起的情形。