Vinnaren i pepparkakshustävlingen!
  1. Vetenskap & humaniora
  2. Fysik, matematik och teknologi
  3. Matematiska och naturvetenskapliga uppgifter

Probit model margins, hur tolkar man?

Svara
  • 1
  • 2
2016-02-25, 22:41
  #13
origami
Medlem
origamis avatar
Citat:
Ursprungligen postat av VonFanderblad
Hur mäts portföljriskerna från första början? Anledningen att jag frågar är att det finns en del problem med ovanstående förfarande. Ett klassiskt exempel är rökningens påverkan på barnens födelsevikt. Om vi definierar hög vikt som alla vikter över 3500g så kommer ett barn som väger 3499g att behandlas som 0 medan ett som väger 3501 behandlas som 1, när det i praktiken inte är någon klinisk skillnad mellan vikterna.

Portföljerna är standardavvikelse enligt Markovitz Portföljeteori.
Bild på formeln: http://www.benetzkorn.com/wp-content...itz-Global.jpg

Det är standarden i finans.
Citera
2016-02-26, 16:33
  #14
engl
Medlem
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
Jag förstår inte varför sådana som du måste komma i varje sådan här tråd.
Vad menar du med "sådana som du"? Vad är jag för typ av person?
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
Ni tillför inte ett jäkla dugg mer än att kritisera TS
Här skulle ett förtydligande också vara på sin plats tycker jag. Menar du att jag har kritiserat TS i denna tråd? Allt jag gjort är att jag gett ett förslag i all välmening.
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
Snälla sluta med det.
Menar du att jag ska sluta med något? I sådana fall: vad?
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
Kan du inte tillföra tråden, skriv inte
Här är vi helt överens!
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
så slipper vi även allt sådant här trams.
Utvecka även detta, tack. Menar du att jag har tramsat? När i sådana fall?

Sorry för OT i detta inlägg. Men jag blev väldigt sugen på att få svar på några frågor.
Citera
2016-02-26, 22:52
  #15
Galvestonen
Medlem
Galvestonens avatar
Citat:
Ursprungligen postat av VonFanderblad
Hur mäts portföljriskerna från första början? Anledningen att jag frågar är att det finns en del problem med ovanstående förfarande. Ett klassiskt exempel är rökningens påverkan på barnens födelsevikt. Om vi definierar hög vikt som alla vikter över 3500g så kommer ett barn som väger 3499g att behandlas som 0 medan ett som väger 3501 behandlas som 1, när det i praktiken inte är någon klinisk skillnad mellan vikterna.

Därför man har ROC-analys vet du ju, man väljer så man maximerar arean under kurvan ju. Då spelar det "praktiskt" sett ingen roll vad den fundamentala betydelsen är av 3500 eller 3500 gram, det är bara en matematiskt värde. Detta är ju emellertid ett genomgående allmänt problem i alla form av ekonometrisk analys, i.e. att modellen kan inte "förstå" den fundamentala betydelsen av datan.

Om man är petig börjar man väl annars med att klassificera viktkluster, sedan använder man förstås en multinominal logit, såklart!
Citera
2016-02-26, 23:02
  #16
VonFanderblad
Medlem
VonFanderblads avatar
Citat:
Ursprungligen postat av Galvestonen
Därför man har ROC-analys vet du ju, man väljer så man maximerar arean under kurvan ju. Då spelar det "praktiskt" sett ingen roll vad den fundamentala betydelsen är av 3500 eller 3500 gram, det är bara en matematiskt värde. Detta är ju emellertid ett genomgående allmänt problem i alla form av ekonometrisk analys, i.e. att modellen kan inte "förstå" den fundamentala betydelsen av datan.

Om man är petig börjar man väl annars med att klassificera viktkluster, sedan använder man förstås en multinominal logit, såklart!
Hur definierar du en true positive när dina klasser inte är väldefinierade? Du vinner föga på att diskretisera en kontinuerlig variabel för att sedan göra en binär klassificering när man lika gärna kan analysera den kontinuerliga variabeln direkt.
__________________
Senast redigerad av VonFanderblad 2016-02-26 kl. 23:13.
Citera
2016-02-29, 23:23
  #17
Galvestonen
Medlem
Galvestonens avatar
Citat:
Ursprungligen postat av VonFanderblad
Hur definierar du en true positive när dina klasser inte är väldefinierade? Du vinner föga på att diskretisera en kontinuerlig variabel för att sedan göra en binär klassificering när man lika gärna kan analysera den kontinuerliga variabeln direkt.

Håller med dig, men du definierar "sanna positiva" på någon fundamental grund? I det här kanske över fördelningen av födelsevikter så tar man helt enkelt ett godtyckligt värde, ex. 10 %?

Det du vinner är att du kan konvertera det till sannolikhet? Så du vill kunna säga sann/falsk?

Jag håller förstås med dig, men samtidigt finns det ju ett syfte bakom det här.
Citera
Svara
  • 1
  • 2

Stöd Flashback

Flashback finansieras genom donationer från våra medlemmar och besökare. Det är med hjälp av dig vi kan fortsätta erbjuda en fri samhällsdebatt. Tack för ditt stöd!

Stöd Flashback