Questão de Estatística — Modelos de Regressão de Resposta Qualitativa (MPL, Logit, Probit, Tobit) — CESGRANRIO 2024
EstatísticaModelos de Regressão de Resposta Qualitativa (MPL, Logit, Probit, Tobit)
- Código
- cg057717
- Banca
- CESGRANRIO
- Órgão
- IPEA
- Ano
- 2024
- Cargo
- TPP ( )
Para fenômenos cujo resultado é um indicativo da ocorrência ou não de um fato ou escolha, utiliza-se a modelagem de variáveis discretas. Um exemplo é o estudo da participação ou não da mulher no mercado de trabalho. A variável dependente a ser modelada é derivada de um processo de escolha, realizada com base na comparação das opções disponíveis, em que o indivíduo escolhe a opção com maior utilidade/benefício. O modelo é construído a partir de uma variável auxiliar chamada latente y*. A variável y* não é observada e reflete esta utilidade/benefício, definindo o processo de escolha. Se temos uma escolha y binária y = 1 se y* > 0 y = 0 se y* \le 0, a variável latente é escrita como: onde x e b são vetores de variáveis explicativas e de parâmetros, respectivamente, e e é o termo de erro não observado. Dessa forma, conclui-se que
- Aa forma funcional de e mais recomendável quando a amostra de dados possui valores extremos é a da distribuição normal padrão, ou seja, o modelo Probit é mais adequado.
- Bo modelo utilizado sendo Probit, tem-se que Pr(y = 1|x) = \Theta, onde \Theta é a função de distribuição acumulada de uma Normal Padrão.
- Co método de estimação empregado para a análise da Pr(y = 1|x) sempre deverá ser o de máxima verossimilhança.
- Dos parâmetros representam os efeitos marginais das variáveis explicativas sobre a probabilidade de y = 1.
- Eos efeitos marginais sobre a Pr(y = 1|x) são obtidos diretamente a partir dos b estimados do modelo de probabilidade linear.