Nền tảng hồi quy logistic và probit cho dữ liệu cấp độ đơn The foundation of logistic and probit regression for single-level data Vượt qua giới hạn của hồi quy tuyến tính Trong các chuỗi bài học trước, chúng ta đã thành thạo việc sử dụng hồi quy tuyến tính (OLS) để mô hình hóa các biến phụ thuộc liên tục. Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi biến mà chúng ta quan tâm không phải là một con số có thể tăng giảm vô hạn, mà là một lựa chọn “có” hoặc “không”? Ví dụ, một người quyết định đi làm (1) hay ở nhà (0), một công ty vỡ nợ (1) hay không (0). Nếu chúng ta cố chấp áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính cho một biến nhị phân như vậy, chúng ta sẽ gặp phải ba vấn đề nghiêm trọng: (1) Mô hình có thể dự báo các xác suất nằm ngoài khoảng hợp lý [0, 1]; (2) Sai số không còn tuân theo phân phối chuẩn; và (3) Sai số sẽ có …