65 Пунктов – это максимально достижимый эффект

В случае пассажиров Титаника максимальный эффект недостижим – нельзя жить между палубами и иметь средний пол – точка может не соответствовать никакому пассажиру

В других задачах максимальный эффект может быть осмыслен

Аналогично при подготовке к экзамену можно вычислить предельный эффект доп.часа занятий

Он максимальный для студента со средней подготовкой

ТЕСТЫ

Нет эр-квадрата

Вместо него стоит квази-эр-квадрат

McFadden R-squared

0.178575

Где –значение логарифмической функции правдоподобия для регрессии , - значение той же функции для вырожденной регрессии с одной константой без переменных

Он тоже расположен между 0 и 1, но никак не связан с дисперсией и у него нет привычной интерпретации как доли объясненной дисперсии зависимой переменный

Нет F – статистики

Вместо нее используется статистика LR

2Log( отношения функций правдоподобия)

На ее основе можно проводить обычные тесты

Значимость уравнения в целом

LR statistic (3 df)	494.5545
Probability(LR stat)	0.000000

Делается по хи-квадрат распределению с числом степеней свободы, равном числу независимых переменных

Можно проверять ограничения и сравнивать модели

С помощью известных функций правдоподобия

Значимость отдельных коэффициентов делается на основе аналогов t-тестов

z-Statistic	Prob.
8.889240	0.0000
-19.61277	0.0000
-7.079008	0.0000
-4.096355	0.0000

Для проверки значимости переменных нужно использовать не t а нормальное распределение

Значимость групп переменных делается на основе LR статистики

Модель пробит отличается от логит только тем, что использует вместо производной логистической кривой

функцию плотности нормального распределения . Соответственно, вместо логистической кривой обучения рассматривается функция распределения нормального распределения, которая равна интегралу от функции плотности и не выражается в явной форме, но легко может быть получена из таблиц нормального распределения.

Результат логит и пробит обычно сходны, так что на практике применяют что-то одно. Некоторые тонкие различия между ними связаны с тем, что пробит-кривая быстрее стремится к нулю, чем логистическая кривая, так что можно предвидеть, что для больших отклонений от средних значений пробит-анализ будет давать меньшие вероятности.