Modello probit: differenze tra le versioni

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FRIEDA SEI UNA STRONZA

In [[statistica]], il '''modello probit''' è una specificazione di un modello di regressione binaria che ha riscosso e riscuote una notevole popolarità. Detta <math> Y</math> una variabile dipendente binaria (ossia che assume soltanto i valori 0 e 1), sia <math> X</math> una matrice di regressori. Il modello probit ipotizza che:

::<math>\ \Pr\left(Y_i=1|X=x_i\right)=\Phi\left(x_i'\beta\right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{x_i'\beta}e^{-z^2}dz</math>

dove <math> \Phi</math> è la [[funzione di ripartizione]] di una [[variabile casuale normale]] standard. Il vettore di parametri <math>\ \beta</math> è di norma stimato con il [[metodo della massima verosimiglianza]]. È del tutto analogo al [[modello logit]], dal quale differisce essenzialmente per la scelta della funzione <math>\Phi</math>; tale scelta è spesso dettata da considerazioni di trattabilità algebrica del modello, piuttosto che da motivi teorici.

==Riferimenti bibliografici==

* Greene, W.H. ([[1993]]), ''Econometric Analysis'', Prentice-Hall, ISBN 0-13-013297-7, un testo introduttivo ma rigoroso, di carattere generale, considerato lo standard per un corso universitario di econometria pre-dottorato; è particolarmente apprezzato per il suo trattamento dei modelli [[modello logit|logit]] e probit, che conduce nel capitolo 21.

[[Categoria:Statistica]]

[[Categoria:Econometria]]

[[en:Probit model]]