Запись доказательств метода

Robust Probit Model

The Robust Probit Model estimates the probability of a binary outcome using the probit link function while protecting inference from misspecification of the error distribution or heteroscedasticity. Coefficients are obtained via maximum likelihood; standard errors are then replaced by the sandwich (Huber-White) estimator, which remains consistent even when the assumed error variance is incorrect.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Robust Probit Regression Model

Таксономическая запись метода · regression-model / statistics

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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Taxonomic bucketGeneralized Linear Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRobust Logistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.