¿Cuáles son las ventajas y desventajas del modelo probit?

La principal ventaja de la metodología radica en su simplicidad. Estimar e interpretar las inferencias es sencillo y refleja el proceso en el análisis de regresión múltiple. Un aspecto clave a tener en cuenta es la necesidad de utilizar errores estándar robustos a la heterocedasticidad para garantizar resultados precisos y confiables.

Sin embargo, surge una desventaja significativa al considerar el supuesto de linealidad en la función de probabilidad. Plantea la cuestión de si es lógico que la probabilidad de un evento dependa linealmente de la variable predictora X. Es posible que este supuesto de linealidad no siempre sea cierto en escenarios del mundo real.

Además, las probabilidades predichas derivadas de esta metodología pueden quedar fuera del rango válido de 0 a 1. Específicamente, las probabilidades podrían ser menores que 0 o mayores que 1, lo que contradice la propiedad fundamental de las probabilidades. Esta limitación socava la aplicabilidad práctica y la interpretabilidad de los resultados.

Idealmente, aspiramos a probabilidades predichas que estén restringidas dentro del intervalo de 0 a 1. Esto garantiza que las probabilidades sean significativas y puedan interpretarse adecuadamente. Lograr esto requiere metodologías alternativas que inherentemente tengan en cuenta los límites de la probabilidad.

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