Como funciona um modelo probit?

Na prática, o modelo probit assume que existe uma variável latente subjacente que é uma função linear dos preditores. Esta variável latente é então usada para determinar a probabilidade do resultado binário observado através da distribuição normal padrão inversa.

Uma das principais vantagens de usar o modelo probit em relação a outras técnicas de modelagem de resultados binários, como a regressão logística, é sua capacidade de modelar com mais precisão as caudas extremas da distribuição de probabilidade. Isto pode ser particularmente útil ao lidar com dados que apresentam um alto grau de assimetria.

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A regressão Probit, uma metodologia estatística também conhecida como modelo probit, encontra sua aplicação na modelagem de resultados de natureza dicotômica ou binária. Este modelo oferece uma abordagem única para análise de dados onde a variável dependente pode assumir apenas dois valores possíveis.

No centro do modelo probit está o conceito de modelagem da distribuição normal padrão inversa da probabilidade de ocorrência de um evento. Essa transformação permite que a relação linear entre os preditores e a probabilidade do resultado seja estimada.