Company Logo Discrete Choice Model 估计most likelihood estimate 如何解释logit和probit模型的估计结果 以logit为例 系数意义不大 Marginal effect更有意义(系数的显著性) 而marginal effect依赖于x(与x和β有关) mfx(可指定系数) 中国科学院农业政策研究中心 Company Logo Dis
出于对逻辑回归提出背景的好奇，特地去了解了一下：逻辑回归里的“Logistic”函数是数学家维尔赫斯特在研究人口数量增长问题的过程中提出来的，人口预测问题所使用的logistic模型可以用来描述包括人类在内几乎所有物种在资源约束下的增长规律，当然很多社会、经济现象都可以借助于来解释。而至于为什么取名为“Logistic”，维尔赫斯特没有说明缘由，据后人猜测是效仿Arithmetic（算术）, Ge
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
# 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集
def synthetic_data(w, b, num_examples):
"""生成 y = Wx + b + 噪声"""
X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
