Comment spécifier un modèle probit ?

Dans la régression Probit, la fonction de régression est modélisée comme une combinaison linéaire des variables explicatives, la valeur résultante passant par la fonction Φ(⋅) pour obtenir la probabilité prédite du résultat binaire. Cette probabilité prédite est ensuite utilisée pour faire des prédictions ou des inférences sur les données.

La régression probit est une technique de modélisation statistique utilisée lorsque la variable dépendante dans une analyse de régression est de nature binaire. Cette méthode s'appuie sur la fonction de distribution normale standard cumulative, notée Φ(⋅), pour modéliser la relation entre les variables explicatives et le résultat binaire.

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L'utilisation de Φ(⋅) dans la régression Probit permet l'interprétation des coefficients du modèle en termes de probabilité d'observer un résultat binaire particulier. Concrètement, cela permet d'estimer la probabilité que la variable dépendante prenne une valeur spécifique, compte tenu des valeurs des variables explicatives.

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