MODELOS de PROBABILIDAD Modelo LOGIT
MODELO DE PROBABILIDAD MODELO de PROBABILIDAD LINEAL 2 TIPOS de Datos NUBE DE PUNTOS A AJUSTAR PROBLEMAS DEL AJUSTE LINEAL para Datos Categóricos o Binarios: Distribución no normal de la perturbación aleatoria Heterocedasticidad Valor estimado fuera del rango 0-1
MODELO DE PROBABILIDAD NO LINEAL Modelo Probit 1 0,5 Logit Modelo Logit Probit
TIPOLOGÍA DE MODELOS LOGIT Respuesta binaria: LOGIT DICOTÓMICO (0, 1) Datos no ordenados: LOGIT MULTINOMIAL LOGIT Respuesta múltiple (1, 2, …, J) Datos ordenados: LOGIT ORDINAL
MODELO LOGIT BINARIO ( o DICOTOMICO) LOGIT DICOTÓMICO Características: Se modeliza una ecuación cuyo resultado se interpreta como probabilidad de pertenecer al grupo codificado como 1. Expresión general del modelo: Ejemplo: Para el caso de dos variables explicativas
ETAPAS DISEÑO de un MODELO LOGIT Definición de la variable endógena, explicativas y forma funcional ESPECIFICACIÓN ESTIMACIÓN Cálculo de los parámetros Individual: Ver que variables resultan significativas estadísticamente Conjunta: Ver si en conjunto el modelo es aceptable VALIDACION Predicción Interpretación de los parámetros UTILIZACIÓN
ETAPAS DISEÑO de un MODELO LOGIT: VALIDACION INDIVIDUAL: Contraste de hipótesis 1. Distrib. similar a t2 si H0 cierta Distrib. similar a t2 2. Estadístico de contraste Wald 3. Regla de decisión Acepto H0 si: Valor de estadístico Wald < Niv. sig. > CONJUNTA 1. R2_ ajustado 2. Porcentaje de aciertos: a través de un punto de corte 3. Razón de Verosimilitud = X2 =
ETAPAS DISEÑO de un MODELO LOGIT: UTILIZACION PREDICCIÓN Signo INTERPRETACIÓN DEL PARÁMETRO: Cuantía Ratio odds: Efecto Marginal:
EJEMPLO PROBABILIDAD DE SER PROPIETARIO DE LA VIVIENDA
MODELO LINEAL DE PROBABILIDAD DE SER PROPIETARIO DE LA VIVIENDA
MODELO LOGIT DE PROBABILIDAD DE SER PROPIETARIO DE LA VIVIENDA
SLOPE --- EFECTO MARGINAL