แบบจำลองโพรบิตที่ทนทาน (Robust Probit Model)
แบบจำลองโพรบิตที่ทนทาน (Robust Probit Model) ทำการประมาณค่าความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบทวิภาค (binary outcome) โดยใช้ฟังก์ชันเชื่อมโยงโพรบิต (probit link function) พร้อมทั้งปกป้องการอนุมาน (inference) จากการระบุแบบจำลองผิดพลาด (misspecification) ของการแจกแจงความคลาดเคลื่อน (error distribution) หรือความแปรปรวนต่างกัน (heteroscedasticity) ค่าสัมประสิทธิ์ (coefficients) ได้มาจากการประมาณค่าความควรจะเป็นสูงสุด (maximum likelihood) จากนั้นจึงแทนที่ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน (standard errors) ด้วยตัวประมาณค่าแบบแซนด์วิช (sandwich estimator) หรือที่เรียกว่า Huber-White ซึ่งยังคงมีความสอดคล้อง (consistent) แม้ว่าค่าความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนที่สมมติขึ้นจะไม่ถูกต้องก็ตาม
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Probit Regression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- Generalized Linear Model (GLM)สถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยโลจิสติกสถิติการวิจัย↔ compare
- การถดถอยโลจิสติกแบบทนทานสถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยแบบทนทานสถิติศาสตร์↔ compare