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Questão FC624268

Sobre o modelo de regressão com variável dependente binária, considere as afirmativas a seguir. I – O modelo não pode incluir variáveis independentes contínuas. II – A função probi

Sem classificação

CESGRANRIO · 2012

Sobre o modelo de regressão com variável dependente binária, considere as afirmativas a seguir.

I – O modelo não pode incluir variáveis independentes contínuas.

II – A função probito é uma das possíveis funções de ligação entre a variável resposta e as variáveis independentes.

III – A estatística deviance é calculada como o logaritmo da razão de chances.

É correto o que se afirma em

  1. I, apenas.
  2. II, apenas.
  3. I e III, apenas.
  4. II e III, apenas.
  5. I, II e III.
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Gabarito

B

Comentário do professor

A afirmativa II está correta porque a função probit é, de fato, uma opção de função de ligação em modelos de regressão para resposta binária dentro do quadro dos GLM.

Ela é definida por \(g(p)=\Phi^{-1}(p)\), onde \(\Phi\) é a função de distribuição acumulada da normal padrão. O modelo escreve-se como \( \Phi^{-1}(P(Y=1\mid X))=X\beta\).

Interpretar os coeficientes no probit requer considerar a escala latente: \(\beta_j\) representa a variação na pontuação z latente por unidade de \(X_j\). Para obter o efeito sobre a probabilidade usamos o efeito marginal, que envolve a densidade normal padrão \(\phi\), por exemplo \( \partial P/\partial X_j=\phi(X\beta)\beta_j\).

O probit é alternativa ao logit e é apropriado quando se assume um erro latente normal.

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