Коефіцієнти пробіт-регресії дають зміну z-показника або пробіт-індексу для зміни предиктора на одну одиницю. Для збільшення gre на одну одиницю z-показник збільшується на 0,001. З кожною одиницею збільшення gpa z-показник збільшується на 0,478.

У R можна оцінити моделі Probit за допомогою функції glm() зі статистики пакета. Використовуючи сімейство аргументів, ми вказуємо, що ми хочемо використовувати функцію посилання Probit. Тепер ми оцінюємо просту модель Probit ймовірності відмови у видачі іпотеки. ˆP(відношення відхилення|P/I)=Φ(−2,19(0,19)+2,97(0,54)P/I.

Пробіт аналіз є спеціалізована форма регресійного аналізу, яка застосовується до біноміальних змінних відповіді, тобто змінних лише з одним із двох можливих результатів (позитивний/негативний).

Першим кроком в інтерпретації результатів регресійного аналізу є перевірте, наскільки добре модель відповідає даним. Це означає оцінку того, наскільки точно прогнозовані значення збігаються зі спостережуваними значеннями, і яка частина варіації залежної змінної пояснюється незалежними змінними.

Інтерпретація логіт-оцінок залежить від того, чи коефіцієнти повідомляються як вплив на логарифмічні шанси чи на співвідношення шансів. Таким чином, логіт-коефіцієнт на X, рівний 0,5, показує збільшення успішної частки (y = 1), коли X збільшується на одну одиницю, а коефіцієнт 0 не показує впливу.

У статистиці це пробітна модель тип регресії, де залежна змінна може приймати лише два значення, наприклад одружений або не одружений. Слово портманто походить від ймовірність + одиниця.