EL MODELO DE REGRESION CON RESPUESTA CUALITATIVA MAS SENSILLO ES EL MODELO BINARIO EN QUE LA REGRESADA ES DEL TIPO SI/NO O PRESENCIA/AUSENCIA
V
F
EN EL MLP LAS VARIANZAS SE CARACTERIZAN POR SER HOMOCEDATICIDADES
LOS RESULTADOS DE LAS ESTIMACIONES DE LOS MODELOS LOGIT Y PROBIT SE PUEDEN COMPARAR DIRECTAMENTE
EN LOS MODELOS PROBABILISTICOS EL COEFICIENTE DE DETERMIACION ES LA MEJOR MEDIDA DE BONDAD DE AJUSTE
PARA INTERPRETAR LA PENDIENTE DE UN MODELO LOGIT SE DEBE TOMAR EL ANTOLOGARITMO DEL COEFICIENTE SE RESTA UNO DE ESTE VALOR Y SE MULTIPLICA EL RESULTADO POR CIEN
EN EL MODELO LOGIT LA VARIABLE INDEPENDIENTE ES EL LOGARITMO DE LA RAZON DE PROBABILIDADES.
CON UN MODELO DE REGRESION DE RESPUESTA CUALITATIV OBTENEMOS LAS PROBABILIDADES DE OCURRENCIA DE UN FENOMENO
UNA DIFERENCIA SIGNIFICATIVA QUE PUEDE AYUDAR A TOMAR UNA DESICION ES QUE EN LA PREACTICA EL MODELO LOGIT ES MATEMATICAMENTE MAS SIMPLE.
LOS MODELOS LOGIT Y PROBIT SE PUEDEN ESTIMAR PARA DATOS SUELTOS E INVIDIDUALES
AMEMIYA SUGIERE MULTIPLICAR UNA ESTIMACION LOGIT POR 0.625 A FIN DE OBTENER UNA MEJOR ESTIMACION PARA EL CORRESPONDIENTE PROBIT ESTIMADO.
EL MODELO PROBIT GUARDA CARACTERISTICAS QUE LO HACEN SIMILAR AL MODELO LOGIT
LOS ESTIMADORES DE MAXIMA VEROSIMILITUD DEL MODELO PROBIT SON INSESGADOS, CONSISTENTES, Y EFICIENTES.
LA VARIABLE FUNDAMENTAL DE LOS MODELOS DINAMICOS ES EL TIEMPO
LA FORMA FUNCIONAL DE UN MODELO DE REZAGO DISTRIBUTIVO ES
LA CASUALIDAD NOS PERMITE DETERMINAR LA DIRECCION EN LA QUE SE EJERCE LA INFLUENCIA DE UNA RELACION
LOS MODELOS ECONOMETRICOS DINAMICOS SON: AUTOREGRESIVOS Y DE REZAGO DISTRIBUIDO
EN UN MODELO DE REZAGO LAS VARIABLES INDEPENDIENTES SON LOS REZAGOS DE LA VARIABLE DEPENDIENTE
EL ENFOQUE DE KOYCK SUPONE QUE LAS PONDERACIONES DE CADA PARAMETRO INCREMENTAN GEOMETRICAMENTE
EN LAS TRANSFORMACIONES DE KOYCK LA PRUEBA d SUGUE TENIENDO VALIDEZ PARA MEDIR LA CORRELACION SERIAL
EN MODELOS DE AUTORREGRESIVOS LA DETECCION DE AUTOCORRELACION SE UTILIZA LA PRUEBA h DE DURBIN
