Para que serve o modelo probit?

O modelo probit é uma ferramenta estatística utilizada em análises de regressão onde a variável resultado é dicotômica, ou seja, só pode assumir dois valores possíveis. Este modelo é particularmente adequado para cenários onde o pesquisador está interessado em prever a probabilidade de ocorrência de um evento, como se um indivíduo é casado ou não.

O nome "probit" é uma mala de viagem, derivada da combinação de "probabilidade" e "unidade". Isto reflete a suposição subjacente do modelo de que a probabilidade de ocorrência do evento é uma função das variáveis ​​explicativas, sendo a unidade referente à natureza discreta da variável dependente.

O modelo probit é um tipo de modelo linear generalizado (GLM), que permite modelar o relacionamento entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis ​​preditoras quando a variável resposta não é normalmente distribuída. No caso do modelo probit, a variável resposta segue uma distribuição binomial.

Uma das principais vantagens do modelo probit é sua capacidade de lidar com variáveis ​​​​dependentes categóricas. Isto o torna particularmente útil em áreas como economia, sociologia e psicologia, onde os pesquisadores muitas vezes precisam modelar resultados binários.

Outra vantagem do modelo probit é sua flexibilidade em incorporar múltiplas variáveis ​​preditoras. Isto permite aos investigadores ter em conta as relações potencialmente complexas entre as variáveis ​​dependentes e independentes, proporcionando uma compreensão mais matizada dos processos subjacentes.