Regression modelRegression / GLM

Robust Probit Model

Robust Probit Model, probit link function का उपयोग करके एक द्विआधारी परिणाम की प्रायिकता का अनुमान लगाता है, जबकि त्रुटि वितरण या हेटेरोस्केडैस्टिसिटी की गलत विशिष्टता से अनुमान की रक्षा करता है। गुणांक अधिकतम संभावना (maximum likelihood) के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं; मानक त्रुटियों (standard errors) को फिर सैंडविच (ह्यूबर-व्हाइट) अनुमानक (estimator) से बदल दिया जाता है, जो तब भी सुसंगत (consistent) रहता है जब मानी गई त्रुटि प्रसरण (variance) गलत हो।

StatMind के साथ लागू करेंजल्द हीवीडियोजल्द हीDownload slides

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

स्रोत

  1. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586
  2. White, H. (1982). Maximum Likelihood Estimation of Misspecified Models. Econometrica, 50(1), 1–25. DOI: 10.2307/1912526

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Probit Regression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/robust-probit-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateRobust Probit Model (Robust Probit Regression Model). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/statistics/robust-probit-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026