HTML Microdata document

This HTML5 document contains 178 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
n19	https://books.google.com/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
n9	https://global.dbpedia.org/id/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-el	http://el.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbp	http://dbpedia.org/property/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20	https://papers.tinbergen.nl/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
n24	http://d-nb.info/gnd/

Statements

Subject Item: dbr:Probit_model
rdf:type: yago:YagoLegalActor yago:YagoLegalActorGeo yago:CausalAgent100007347 yago:Worker109632518 yago:LivingThing100004258 owl:Thing yago:PhysicalEntity100001930 yago:WikicatLatentVariableModels yago:Whole100003553 yago:Model110324560 yago:Object100002684 yago:Person100007846 yago:Organism100004475 yago:Assistant109815790
rdfs:label: Probit model Modello probit Пробит-регрессия Μοντέλο Πιθανομονάδας (Probit) Probit-Modell Modèle probit 프로빗 회귀 모형 Modelo probit
rdfs:comment: Про́бит-регрессия (пробит-модель, англ. probit) — применяемая в различных областях (эконометрика, токсикология и др.) статистическая (нелинейная) модель и метод анализа зависимости качественных (в первую очередь — бинарных) переменных от множества факторов, основанная на нормальном распределении (в отличие от, например, аналогичной логит-регрессии, основанной на логистическом распределении). В экономике (эконометрике) пробит-модели (наряду с логит-, гомпит- и др.) используются в моделях бинарного выбора или в моделях множественного выбора между различными альтернативами, для моделирования дефолтов компаний, в страховании жизни - для оценки вероятности смерти в зависимости от возраста и пола и т. д. В токсикологии пробит-регрессия используется для оценки влияния дозы или концентрации тех ил Das Probit-Modell ist in der Statistik die Spezifikation eines verallgemeinerten linearen Modells. Probit ist ein Kofferwort für prob(ability un)it, das aus den zwei englischen, überlappenden Wörtern für Wahrscheinlichkeit und Einheit (0 oder 1) entstanden ist. In statistics, a probit model is a type of regression where the dependent variable can take only two values, for example married or not married. The word is a portmanteau, coming from probability + unit. The purpose of the model is to estimate the probability that an observation with particular characteristics will fall into a specific one of the categories; moreover, classifying observations based on their predicted probabilities is a type of binary classification model. Στη στατιστική, ένα probit μοντέλο - Μοντέλο Πιθανομονάδας - είναι ένα είδος παλινδρόμησης όπου η εξαρτημένη μεταβλητή μπορεί να πάρει μόνο δύο τιμές, για παράδειγμα μεταβλητή με αναφορά στο είδος σχέσης: κάποιος μπορεί να είναι παντρεμένος ή ανύπαντρος. Η λέξη είναι σύμμειξη λέξεων: Προέρχεται από τις λέξεις Πιθανότητα + μονάδα. Ο σκοπός του μοντέλου είναι να εκτιμήσει τη πιθανότητα μία παρατήρηση με ιδιαίτερα χαρακτηριστικά να εμπίπτει σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Επιπλέον, η ταξινόμηση των παρατηρήσεων με βάση τις προβλεπόμενες πιθανότητες είναι ένας τύπος δυαδικής ταξινόμησης μοντέλου. En estadística, un modelo probit es un tipo de regresión donde la variable dependiente puede tomar solo dos valores, por ejemplo, casados o no casados. La palabra es un acrónimo, viene de probabilidad + unit (unidad). El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con características particulares caerá en una categoría específica; además, clasificando las observaciones basadas en sus probabilidades predichas es un tipo de modelo de clasificación binario . En statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. 프로빗 회귀 모형(Probit regression model)은 종속변수가 이진 변수일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 확률을 설명하기 위한 회귀 모형으로, 정규 분포의 누적분포함수를 이용한다. 프로빗이라는 단어의 어원은 probability와 unit을 혼합하여 만든 것이다. In statistica e in econometria, il modello probit è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.Il modello è stato proposto per la prima volta da Chester Ittner Bliss nel 1934, ampliato l'anno successivo da Ronald Fisher che introdusse un metodo iterativo per la stima dei parametri tramite il metodo della massima verosimiglianza.
dcterms:subject: dbc:Classification_algorithms dbc:Categorical_regression_models
dbo:wikiPageID: 1611247
dbo:wikiPageRevisionID: 1118897969
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:R_(programming_language) dbr:Binary_classification dbc:Classification_algorithms dbr:Ordered_logit dbr:Ordered_probit dbr:Cumulative_distribution_function dbr:Consistent_estimator dbr:Probit_function dbr:Statistics dbr:Statistical_unit dbr:Bayesian_linear_regression dbr:Heteroscedasticity dbr:Gustav_Fechner dbr:Statistical_model_specification dbr:Tobit_model dbr:Binary_regression dbr:Logistic_regression dbr:Regression_analysis dbr:Logistic_distribution dbr:Multinomial_probit dbr:Probability dbr:Dependent_variable dbr:Maximum_likelihood_estimation dbc:Categorical_regression_models dbr:John_Gaddum dbr:Portmanteau dbr:Logit_model dbr:Weber–Fechner_law dbr:Gibbs_sampling dbr:Separation_(statistics) dbr:Variance dbr:Ronald_Fisher dbr:Truncated_distribution dbr:Limited_dependent_variable dbr:Maximum_likelihood dbr:Mark_Thoma dbr:Generalized_least_squares dbr:Regressor dbr:Conditional_probability dbr:Latent_variable_model dbr:Concave_function dbr:Rejection_sampling dbr:Probit dbr:Efficiency_(statistics) dbr:Generalized_linear_model dbr:Chester_Ittner_Bliss dbr:Normal_distribution dbr:Prior_distribution dbr:Partial_effect dbr:Probability_density_function dbr:Link_function dbr:Multivariate_probit dbr:Truncated_normal_distribution dbr:Iverson_bracket dbr:Loss_of_generality
dbo:wikiPageExternalLink: n19:books%3Fid=0bzGQE14CwEC&pg=PA267 n20:02119.pdf n19:books%3Fid=dE2prs_U0QMC&pg=PA6
owl:sameAs: n9:4p7WS dbpedia-el:Μοντέλο_Πιθανομονάδας_(Probit) dbpedia-de:Probit-Modell dbpedia-it:Modello_probit dbpedia-fr:Modèle_probit dbpedia-ko:프로빗_회귀_모형 yago-res:Probit_model n24:4225469-3 dbpedia-es:Modelo_probit freebase:m.05gjt8 wikidata:Q635217 dbpedia-ru:Пробит-регрессия
dbp:wikiPageUsesTemplate: dbt:Cite_techreport dbt:Sfn dbt:Main dbt:Refbegin dbt:Cite_book dbt:Refend dbt:Cite_journal dbt:Reflist dbt:Clarify dbt:Cleanup_section dbt:Citation_needed dbt:Commons_category-inline dbt:YouTube dbt:Regression_bar dbt:Authority_control dbt:Harvtxt dbt:Section_link
dbp:date: June 2019
dbp:id: 11.0
dbp:reason: Need to adopt the notation of the rest of the article, fix grammar, and make prose clearer.
dbp:title: Econometrics Lecture
dbo:abstract: Про́бит-регрессия (пробит-модель, англ. probit) — применяемая в различных областях (эконометрика, токсикология и др.) статистическая (нелинейная) модель и метод анализа зависимости качественных (в первую очередь — бинарных) переменных от множества факторов, основанная на нормальном распределении (в отличие от, например, аналогичной логит-регрессии, основанной на логистическом распределении). В экономике (эконометрике) пробит-модели (наряду с логит-, гомпит- и др.) используются в моделях бинарного выбора или в моделях множественного выбора между различными альтернативами, для моделирования дефолтов компаний, в страховании жизни - для оценки вероятности смерти в зависимости от возраста и пола и т. д. В токсикологии пробит-регрессия используется для оценки влияния дозы или концентрации тех или иных веществ на биологические объекты. Пробит-модель позволяет оценить вероятность того, что анализируемая (зависимая) переменная примет значение 1 при заданных значениях факторов (то есть это оценка доли "единиц" при данном значении факторов). В пробит-модели пробит-функция от вероятности моделируется как линейная комбинация факторов (включая константу). Пробит-функцией принято называть функцию, обратную к интегральной функции (CDF) стандартного нормального распределения, то есть функцию, определяющую квантиль стандартного нормального распределения для заданной вероятности . Термин «probit» как производное от англ. probability unit предложил (впервые использовал) Честер Блисс (Chester Ittner Bliss [1899—1979]) в своей статье, посвященной количественному анализу смертельного действия ядов на примере действия никотина на щавелевую тлю (Aphis rumicis L.). С тех пор метод пробит-анализа особенно популярен в токсикологии. Само использование функции нормального распределения для описания зависимости «доза — эффект» восходит к английскому математику J. W. Trevan который показал, что интенсивность клеточного ответа на данную дозу лекарственного вещества подчиняется распределению Гаусса. 프로빗 회귀 모형(Probit regression model)은 종속변수가 이진 변수일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나이다. 프로빗 회귀 모형은 어떤 사건이 발생할 확률을 설명하기 위한 회귀 모형으로, 정규 분포의 누적분포함수를 이용한다. 프로빗이라는 단어의 어원은 probability와 unit을 혼합하여 만든 것이다. In statistica e in econometria, il modello probit è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.Il modello è stato proposto per la prima volta da Chester Ittner Bliss nel 1934, ampliato l'anno successivo da Ronald Fisher che introdusse un metodo iterativo per la stima dei parametri tramite il metodo della massima verosimiglianza. En estadística, un modelo probit es un tipo de regresión donde la variable dependiente puede tomar solo dos valores, por ejemplo, casados o no casados. La palabra es un acrónimo, viene de probabilidad + unit (unidad). El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con características particulares caerá en una categoría específica; además, clasificando las observaciones basadas en sus probabilidades predichas es un tipo de modelo de clasificación binario . Un modelo probit es una especificación popular para un modelo de respuesta ordinal o binario. Como tal, trata el mismo conjunto de problemas que la regresión logística utilizando técnicas similares. El modelo probit, que emplea una función de enlace probit, se suele estimar utilizando el procedimiento estándar de máxima verosimilitud , que se denomina una regresión probit. Los modelos Probit fueron presentados por Chester Bliss en 1934; Ronald Fisher propuso un método rápido para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud para ellos como apéndice del trabajo de Bliss en 1935. In statistics, a probit model is a type of regression where the dependent variable can take only two values, for example married or not married. The word is a portmanteau, coming from probability + unit. The purpose of the model is to estimate the probability that an observation with particular characteristics will fall into a specific one of the categories; moreover, classifying observations based on their predicted probabilities is a type of binary classification model. A probit model is a popular specification for a binary response model. As such it treats the same set of problems as does logistic regression using similar techniques. When viewed in the generalized linear model framework, the probit model employs a probit link function. It is most often estimated using the maximum likelihood procedure, such an estimation being called a probit regression. Das Probit-Modell ist in der Statistik die Spezifikation eines verallgemeinerten linearen Modells. Probit ist ein Kofferwort für prob(ability un)it, das aus den zwei englischen, überlappenden Wörtern für Wahrscheinlichkeit und Einheit (0 oder 1) entstanden ist. Die statistische Spezifikation bezeichnet denjenigen Prozess der Modellentwicklung, in dem ein statistisch schätzbares Modell (Schätzmodell) festgelegt wird. Verallgemeinerte lineare Modelle sind nichtlineare Erweiterungen der klassischen linearen Regression. Das Probit-Modell verwendet eine Probit-Kopplungsfunktion, die den Erwartungswert der Zielgröße in Beziehung zum linearen Prädiktor des Modells setzt. Probit-Modelle wurden von eingeführt. En statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. Στη στατιστική, ένα probit μοντέλο - Μοντέλο Πιθανομονάδας - είναι ένα είδος παλινδρόμησης όπου η εξαρτημένη μεταβλητή μπορεί να πάρει μόνο δύο τιμές, για παράδειγμα μεταβλητή με αναφορά στο είδος σχέσης: κάποιος μπορεί να είναι παντρεμένος ή ανύπαντρος. Η λέξη είναι σύμμειξη λέξεων: Προέρχεται από τις λέξεις Πιθανότητα + μονάδα. Ο σκοπός του μοντέλου είναι να εκτιμήσει τη πιθανότητα μία παρατήρηση με ιδιαίτερα χαρακτηριστικά να εμπίπτει σε μια συγκεκριμένη κατηγορία. Επιπλέον, η ταξινόμηση των παρατηρήσεων με βάση τις προβλεπόμενες πιθανότητες είναι ένας τύπος δυαδικής ταξινόμησης μοντέλου. Ένα Μοντέλο Πιθανομονάδας είναι μία δημοφιλής περιγραφή μοντέλου για διατακτικές, ιεραρχικές μεταβλητές ή για δυαδικές μεταβλητές. Αντιμετωπίζει τα ίδια προβλήματα όπως και η λογιστική παλινδρόμηση, χρησιμοποιώντας παρόμοιες τεχνικές. Το Μοντέλο Πιθανομονάδας χρησιμοποιεί πιο συχνά το πρότυπο υπολογισμού μέγιστης πιθανότητας, και η διαδικασία εκτίμησης ονομάζεται παλινδρόμηση Πιθανομονάδας. Μοντέλα Πιθανομονάδας καθιερώθηκαν από τον Τσέστερ Μπλις το 1934. Μια γρήγορη μέθοδος για τον υπολογισμό εκτίμηση μέγιστης πιθανότητας προτάθηκε από τον Ρόναλντ Φίσερ ως παράρτημα στο έργο του Μπλις, το 1935.
gold:hypernym: dbr:Regression
prov:wasDerivedFrom: wikipedia-en:Probit_model?oldid=1118897969&ns=0
dbo:wikiPageLength: 19429
foaf:isPrimaryTopicOf: wikipedia-en:Probit_model

Subject Item: dbr:Dose–response_relationship
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Limited_dependent_variable
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Probit
rdfs:seeAlso: dbr:Probit_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Generalized_extreme_value_distribution
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Generalized_linear_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Multivariate_probit_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Mills_ratio
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Ordered_probit
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Logit
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Comparison_of_statistical_packages
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Maximum_score_estimator
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Tobit_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Linear_probability_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Local_average_treatment_effect
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Logistic_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Academic_studies_about_Wikipedia
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Dilution_assay
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Hill_equation_(biochemistry)
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Siddhartha_Chib
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Regression_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Stimulus–response_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Chester_Ittner_Bliss
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model
dbp:knownFor: dbr:Probit_model
dbo:knownFor: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Binary_classification
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Binary_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Binomial_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Edit_count
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Instrumental_variables_estimation
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Up-and-Down_Designs
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:List_of_statistics_articles
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Multinomial_probit
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Outline_of_machine_learning
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Outline_of_regression_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Truncated_normal_hurdle_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Probit_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Probit_model

Subject Item: dbr:Probit_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Probit_model
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Probit_model

Subject Item: wikipedia-en:Probit_model
foaf:primaryTopic: dbr:Probit_model