Modelos de probabilidad lineal

Modelos de probabilidad lineal

1. El modelo de probabilidad lineal (MPL) es el modelo más sencillo que podemos utilizar para modelizar una variable dependiente dicotómica, aunque, debido a su gran simplicidad, también poseerá numerosos inconvenientes

   • El Modelo Lineal de Probabilidad simplemente supone que la esperanza condicional de la variable binaria Y es lineal. Todo lo que ya sabemos sobre el modelo de regresión lineal se puede aplicar directamente: estimación, contraste de hipótesis, interpretación de los parámetros, etc.
     • Es un modelo de elección binaria. En este, la esperanza condicional de la variable dependiente es una función lineal, es decir, la relación de la variable dependiente con las variable(s) explicativa(s) es constante.
       • E (Y |X = x) = Pr(Y = 1|X = x) = p(x) = β0 + β1x
         • El modelo de probabilidad lineal es un modelo de elección binaria, es decir, donde la variable dependiente puede tomar dos valores. Estos valores son 1 o 0, para indicar éxito o fracaso, respectivamente.
           • Sólo debemos recordar que la esperanza condicional es, en este caso, una probabilidad.

2. Desventajas del modelo de probabilidad lineal

   • El modelo de probabilidad lineal puede mostrar heterocedasticidad. Es decir, la varianza de los errores no es igual en todas las observaciones realizadas. En ese caso, se utilizan errores estándar.
   • No puede asumirse que los errores presentan una distribución normal.
   • La variable dependiente puede tomar solo dos valores.
   • Se asume que las variables independientes y la dependiente tienen una relación lineal, es decir, la tasa de cambio siempre es la misma.
     • https://economipedia.com/definiciones/modelo-de-probabilidad-lineal.html https://www.utm.mx/edi_anteriores/Temas39/1ENSAYO%2039-1.pdf