השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| רגרסיה לוגיסטית אורדינלית× | מודל רגרסיית פרוביט× | |
|---|---|---|
| תחום≠ | סטטיסטיקה | אקונומטריקה |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 1980 | 2018 |
| הוגה השיטה≠ | Peter McCullagh | Greene (textbook treatment); classical discrete-choice modelling |
| סוג≠ | Ordinal regression / GLM | Binary discrete-choice model |
| מקור מכונן≠ | McCullagh, P. (1980). Regression models for ordinal data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 42(2), 109–142. DOI ↗ | Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134461366 |
| כינויים≠ | proportional-odds model, cumulative link model, ordered logit, OLR | probit regression, normit model, Probit Modeli |
| קשורות≠ | 6 | 5 |
| תקציר≠ | Ordinal logistic regression — most commonly the proportional-odds model — estimates the relationship between one or more predictors and an ordered categorical outcome (e.g., Likert scales, disease severity grades, educational attainment levels). It models cumulative log-odds across the ordered categories while assuming a single shared effect of each predictor at all thresholds. | The probit model is a regression method for a binary (0/1) outcome that maps a linear index of the predictors through the standard normal cumulative distribution function to produce a probability. It is a classical discrete-choice alternative to logistic regression, developed in standard econometrics treatments such as Greene's Econometric Analysis (2018). |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|