Quais são as vantagens e desvantagens do modelo probit?

A principal vantagem da metodologia reside na sua simplicidade. Estimar e interpretar as inferências são simples, espelhando o processo na análise de regressão múltipla. Um aspecto importante a ser observado é a necessidade de utilizar erros padrão robustos à heterocedasticidade para garantir resultados precisos e confiáveis.

No entanto, uma desvantagem significativa surge quando se considera a suposição de linearidade na função de probabilidade. Isto levanta a questão de saber se é lógico que a probabilidade de um evento seja linearmente dependente da variável preditora X. Esta suposição de linearidade pode nem sempre ser verdadeira em cenários do mundo real.

Além disso, as probabilidades previstas derivadas desta metodologia podem ficar fora do intervalo válido de 0 a 1. Especificamente, as probabilidades podem ser menores que 0 ou maiores que 1, o que contradiz a propriedade fundamental das probabilidades. Esta limitação prejudica a aplicabilidade prática e a interpretabilidade dos resultados.

Idealmente, aspiramos a probabilidades previstas que sejam restritas no intervalo de 0 a 1. Isso garante que as probabilidades sejam significativas e possam ser interpretadas adequadamente. Conseguir isto requer metodologias alternativas que considerem inerentemente os limites de probabilidade.

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