statistical regression where the dependent variable can take only two values, to estimate the probability that an observation with particular characteristics will fall into one of the categories
In statistica e in econometria, il modello probit è un modello di regressione nonlineare utilizzato quando la variabile dipendente è di tipo dicotomico. L'obiettivo del modello è di stabilire la probabilità con cui un'osservazione può generare uno o l'altro valore della variabile dipendente; può inoltre essere utilizzato per classificare le osservazioni, in base alla caratteristiche di queste, in due categorie.Il modello è stato proposto per la prima volta da Chester Ittner Bliss nel 1934, ampliato l'anno successivo da Ronald Fisher che introdusse un metodo iterativo per la stima dei parametri tramite il metodo della massima verosimiglianza.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).