¿Cómo se especifica un modelo probit?

En la regresión Probit, la función de regresión se modela como una combinación lineal de las variables explicativas, y el valor resultante se pasa a través de la función Φ(⋅) para obtener la probabilidad predicha del resultado binario. Esta probabilidad predicha se utiliza luego para hacer predicciones o inferencias sobre los datos.

La regresión probit es una técnica de modelado estadístico que se emplea cuando la variable dependiente en un análisis de regresión es de naturaleza binaria. Este método se basa en la función de distribución normal estándar acumulativa, denotada como Φ(⋅), para modelar la relación entre las variables explicativas y el resultado binario.

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El uso de Φ(⋅) en la regresión Probit permite la interpretación de los coeficientes del modelo en términos de la probabilidad de observar un resultado binario particular. En concreto, permite estimar la probabilidad de que la variable dependiente tome un valor específico, dados los valores de las variables explicativas.

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