Como estimar um modelo probit?

O processo de estimação do modelo envolve o ajuste do modelo Probit aos dados observados, onde o preditor linear é função de variáveis ​​explicativas. Essas variáveis, que podem incluir fatores como pontuação de crédito, renda e relação dívida/renda, são usadas para prever a probabilidade de negação de uma hipoteca.

Uma das principais vantagens dos modelos Probit é sua capacidade de lidar com variáveis ​​dependentes binárias de maneira probabilística. Ao contrário da regressão linear simples, que pode produzir previsões fora do intervalo [0,1], os modelos Probit garantem que as probabilidades previstas sempre estejam dentro deste intervalo, tornando-os mais adequados para modelar resultados binários.

Os modelos Probit, uma ferramenta popular em análise estatística, podem ser estimados com eficiência na linguagem de programação R por meio da versátil função glm() do pacote stats. Esta função fornece uma estrutura robusta para ajustar modelos lineares generalizados, permitindo aos usuários explorar vários relacionamentos nos dados.

Além disso, os modelos Probit oferecem vantagens de interpretabilidade. Os coeficientes estimados pelo modelo podem ser interpretados como a variação do desvio normal padrão (escore z) associada a uma variação unitária da respectiva variável explicativa, mantendo-se todas as demais variáveis ​​constantes. Esta interpretação permite que investigadores e profissionais avaliem o impacto de diferentes factores na probabilidade de recusa de uma hipoteca.

Ao especificar um modelo Probit com glm(), a chave está no argumento da família. Este argumento instrui glm() a empregar uma função de link Probit, que é particularmente adequada para modelar resultados binários, como a probabilidade de negação de uma hipoteca. Ao selecionar a família apropriada, glm() transforma o preditor linear em uma estimativa de probabilidade, ajustando-se perfeitamente aos requisitos do modelo Probit.