Você poderia elaborar as principais distinções entre o modelo de probabilidade linear, o modelo logit e o modelo probit?
Especificamente, como eles diferem em suas suposições, nos tipos de dados para os quais são mais adequados e nas interpretações de seus coeficientes?
Além disso, quais são algumas das implicações práticas da escolha de um modelo em detrimento de outros no contexto da análise económica e financeira?
6 respostas
Valentino
Tue Oct 08 2024
A forma da curva de probabilidade prevista em modelos logit/probit é distintamente não linear.
Assume uma forma característica em forma de S, comumente chamada de função sigmóide ou logística.
Valentina
Tue Oct 08 2024
Essa curvatura contrasta fortemente com as previsões em linha reta frequentemente associadas ao LPM.
A curva sigmóide permite previsões de probabilidade mais realistas e diferenciadas, especialmente em cenários que envolvem resultados binários.
DaeguDiva
Tue Oct 08 2024
Uma aplicação prática onde esses modelos brilham é no domínio do financiamento de criptomoedas.
Por exemplo, prever tendências de mercado ou a probabilidade de uma moeda atingir um determinado preço pode beneficiar muito da precisão dos modelos logit/probit.
SamuraiSoul
Tue Oct 08 2024
A principal distinção entre os modelos logit/probit e o LPM reside em suas capacidades de previsão.
Especificamente, a probabilidade prevista de um resultado igual a 1 nestes modelos é inerentemente limitada.
EchoWhisper
Tue Oct 08 2024
Ao contrário do LPM, os modelos logit/probit garantem que a probabilidade prevista de ocorrência de um evento não caia abaixo de 0 ou exceda 1. Esta é uma característica vital, pois as probabilidades, por definição, devem estar dentro deste intervalo.