Comment calculez-vous la valeur probit ?

Le principal avantage de l'analyse Probit réside dans sa capacité à gérer les relations non linéaires entre la variable dépendante et les variables explicatives. Il suppose que la variable latente sous-jacente au résultat binaire suit une distribution normale, ce qui permet plus de flexibilité dans la capture de relations complexes.

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L'analyse Probit est une méthodologie statistique qui utilise la fonction Probit, notée Probit(p) = φ-1(p), où φ représente la fonction de distribution cumulative de la distribution normale standard.

Cette relation implique que l'inverse de la fonction Probit appliquée à la distribution normale cumulative est égale à la valeur d'origine, c'est-à-dire φ(Probit(p)) = p. À l'inverse, la fonction Probit appliquée à la distribution normale cumulative d'une variable z renvoie z elle-même, exprimée sous la forme Probit(φ(z)) = z.

L'analyse probit trouve son application dans les scénarios de modélisation où la variable dépendante est de nature dichotomique ou binaire. Les variables dichotomiques ne prennent que deux valeurs possibles, telles que succès/échec ou oui/non, ce qui les rend adaptées à l'analyse des résultats binaires.