平均限界効果の解釈

従属変数が勝っている（1 = win）回帰を実行しました。私の回帰がプロビットであるとすると、係数を理解したいと思います。私はmargins, dydx()私の独立変数（平均の限界効果）についてやった。これにより、-。41の結果が得られました。

これは何を意味するのでしょうか？勝率が0.41パーセント低下するということですか？もしそうなら、いつそれだけ下がるのですか？

私は、この.41の値を説明するための素人の方法が欲しいだけです。

平均周辺効果は確率に影響を与えます。つまり、0と1の間の数値です。これは、xが1単位増加したときの確率の平均変化です。プロビットは非線形モデルであるため、その効果は個人ごとに異なります。平均周辺効果が行うことは、個人ごとにそれを計算し、平均を計算することです。パーセンテージに影響を与えるには、100を掛ける必要があるため、勝率は41パーセンテージポイント減少します。

これらの2つのリンクをチェックして、詳細な説明を確認できます。中ページ8 https://cran.r-project.org/web/packages/margins/vignettes/TechnicalDetails.pdfおよび付録Aでhttps://www3.nd.edu/~rwilliam/stats3/Margins02.pdf。

簡単に言うと、変数の平均周辺効果は、各X値、つまり各観測値について、Xの1単位の変化（連続している場合）の近似値の予測変化の平均です。

dydxは、説明変数X（リグレッサ）の変化に対する従属変数（またはリグレッサ）Yの違いを意味します。これは、lineair回帰の回帰係数として解釈されます（その限界効果は、バイナリ従属変数の回帰ではなく、係数に等しくなります）。

スコアが.41の場合、X、Yが1ユニット増加すると（プロビットでは、これが確率です）、. 41または41％ポイント増加します。eyexは弾力性を返します。

私が間違っていれば訂正してください