Probit modell

Anwendung der binären Entscheidungsmodelle: Logit und Probit

Mit der Probit-Regression wird die Beziehung zwischen zwei Variablen untersucht: Eine binomiale Antwortvariable, die angibt, ob die Einheit die Stresseinwirkung überlebt hat oder dabei ausgefallen ist.

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Eine stetige Stressvariable, die probit modell Messung probit modell Stresses darstellt, dem die Einheit ausgesetzt wurde. Im Probit-Modell wird die Stressstufe anhand der ausgewählten kumulativen Verteilungsfunktion mit einer Ausfallwahrscheinlichkeit in Beziehung gesetzt. Verwenden Sie das Probit-Modell, um zu untersuchen, wie sich die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ändert, wenn die Stressstufe probit modell, und um die Wahrscheinlichkeit zu prognostizieren, mit der ein Ereignis bei einem probit modell Stresswert innerhalb des experimentellen Wertebereichs eintritt.

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Der konstante Koeffizient ist der Wert probit modell inversen kumulative Verteilungsfunktion, wenn kein Stress ausgeübt wird und die natürliche Ausfallrate gleich 0 ist. Die natürliche Ausfallrate ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Einheit ausfällt, ohne dass sie einem Stress ausgesetzt ist.

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Diese Statistik wird in Situationen mit einer hohen Sterblichkeitsrate oder einer hohen Ausfallrate verwendet. Der positive Koeffizient für den Stress weist darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit eines Scheibenbruchs mit der Erhöhung der Geschwindigkeit steigt.

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