Você poderia explicar melhor o conceito de efeito marginal no contexto da regressão probit?
Em que difere dos coeficientes estimados no modelo e que informações fornece para a interpretação dos resultados?
Além disso, como é calculado e quais são algumas aplicações práticas para a compreensão do efeito marginal em modelos de regressão probit?
5 respostas
Stefano
Fri Oct 11 2024
Os modelos de regressão não linear, particularmente o modelo probit, diferem fundamentalmente das contrapartes lineares na interpretação dos coeficientes.
CryptoEnthusiast
Fri Oct 11 2024
Na regressão linear, os coeficientes significam diretamente o efeito marginal de uma variável preditora no resultado.
No entanto, esta interpretação direta não se aplica a modelos não lineares.
Martina
Thu Oct 10 2024
O efeito marginal em modelos não lineares, como o probit, representa a mudança no valor esperado da variável resultado devido a uma mudança unitária no preditor.
CryptoGuru
Thu Oct 10 2024
Este efeito marginal é derivado através da derivada parcial do resultado esperado em relação à variável preditora.
DigitalLordGuard
Thu Oct 10 2024
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