Was sind die Mängel des Probit-Modells?

In vielen Situationen kann die Normalverteilungsannahme zutreffen und eine angemessene Darstellung der Zufallskomponenten liefern. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Stichprobengröße groß ist und die Daten einer glockenförmigen Kurve folgen.

Dennoch sollten Forscher vorsichtig sein, wenn sie Probit-Modelle auf Daten anwenden, die möglicherweise gegen die Normalverteilungsannahme verstoßen. Andernfalls kann es zu verzerrten Schätzungen und falschen Schlussfolgerungen kommen.

Probit-Modelle werden aufgrund ihrer Fähigkeit, binäre Ergebnisse zu modellieren, häufig in der statistischen Analyse verwendet. Eine wesentliche Einschränkung dieser Modelle liegt jedoch in der Annahme von Normalverteilungen für alle unbeobachteten Nutzenkomponenten.

Um dieser Einschränkung zu begegnen, wurden alternative Modelle wie Logit-Modelle entwickelt. Logit-Modelle erfordern keine Annahme von Normalverteilungen und können bei der Modellierung binärer Ergebnisse flexibler sein.

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