Probit modeli nasıl tahmin edilir?

Modelin tahmin süreci, Probit modelinin gözlemlenen verilere uydurulmasını içerir; burada doğrusal tahmin, açıklayıcı değişkenlerin bir fonksiyonudur. Kredi puanı, gelir ve borç-gelir oranı gibi faktörleri içerebilecek bu değişkenler, ipotek reddi olasılığını tahmin etmek için kullanılır.

Probit modellerinin en önemli avantajlarından biri, ikili bağımlı değişkenleri olasılıksal bir şekilde ele alabilmeleridir. [0,1] aralığının dışında tahminler üretebilen basit doğrusal regresyonun aksine Probit modelleri, tahmin edilen olasılıkların her zaman bu aralıkta kalmasını sağlayarak onları ikili sonuçların modellenmesi için daha uygun hale getirir.

İstatistiksel analizde popüler bir araç olan probit modelleri, istatistik paketindeki çok yönlü glm() işlevi aracılığıyla R programlama dilinde verimli bir şekilde tahmin edilebilir. Bu işlev, genelleştirilmiş doğrusal modellerin yerleştirilmesi için sağlam bir çerçeve sağlayarak kullanıcıların verilerdeki çeşitli ilişkileri keşfetmesine olanak tanır.

Ayrıca Probit modelleri yorumlanabilirlik avantajları da sunar. Model tarafından tahmin edilen katsayılar, diğer tüm değişkenleri sabit tutarak, ilgili açıklayıcı değişkendeki bir birim değişimle ilişkili standart normal sapmadaki (z-puanı) değişim olarak yorumlanabilir. Bu yorum, araştırmacıların ve uygulayıcıların, farklı faktörlerin ipotek reddi olasılığı üzerindeki etkisini değerlendirmesine olanak tanır.

glm() ile bir Probit modeli belirlerken, anahtar aile argümanında yatmaktadır. Bu argüman, glm()'a, özellikle ipotek reddi olasılığı gibi ikili sonuçların modellenmesi için uygun olan bir Probit bağlantı fonksiyonunu kullanma talimatını verir. glm(), uygun aileyi seçerek doğrusal tahminciyi, Probit modelinin gereksinimlerine kusursuz bir şekilde uyan bir olasılık tahminine dönüştürür.