Logit y Probit Multimonial | modelos de eleccion discreta
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- เผยแพร่เมื่อ 29 ม.ค. 2020
- Los modelos multinomial probit y logit tienen una variable dependiente que es una variable categórica y desordenada. Las opciones/categorías se denominan alternativas (codificadas como 1, 2, 3, 4...) y solo se puede seleccionar una alternativa. Algunos ejemplos son el tipo de contrato de seguro que selecciona una persona y la elección ocupacional por parte de un individuo (empresa, organización académica, sin fines de lucro).
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GRACIAS!!!!!! Mira que lo veaia dificil leyendo articulos y explicaciones de modelos. Ojalá hubiese encontrado este video antes!
Amigo gracias por existir y hacer estos videos❤
Buenos dibujos, buena lógica y buena didáctica. Sigue así
Gracias por existir :D
Haces que todo parezca más fácil y entendendible, me gusta tus videos :), pero me gustaría que tbn pongas una bibliografía base para poder profundizar:) por lo demás todo ok...buen trabajo.
Buenos videos papi, saludos desde la UNI xd, si me ayudo bastante xd
Genio
Hola, gracias pro tus videos, son muy útiles para mi tesis jeje una pregunta, qué pruebas de bondad de ajuste se le pueden hacer a un modelo Logit Multinomial ordenado en STATA?
1:38 la carrera de ociologia jjajja
hola, puedes explicarnos cómo se valida un modelo logit multinomial
Me gusto este tema otra cosa que aprendí
Que genial que me consideres tu "sempai" jeje
@@TeExplicolaEconomia obvio el mejor tenías que ser
Buen video, tengo una inquietud de que si en este modelo logit multinomial se puede aplicar el método de Matching. Saludos
Como siempre muy buen video. Solo un detallito. para Mprobit, no es que se use la cumulada de la normal. Sino que los "errores" se asumen normales. O asi es como lo hace Stata. Igual. Muy didactico
Una pregunta... ¿en los modelos logit o probit existe termino de error? Segun entiendo no deberia existir terminor de error debido que se esta modelando probabilidades, las que son intrinsecamente aleatorias.
Todo modelo econometrico tiene termino de error, en este caso la probabilidad es un suceso aletorio, pero la estimación de las probabilidades NO lo es
@@TeExplicolaEconomia Es cierto... una consulta. Si los errores en un modelo logistico se distribuyen bernoulli, como se hace la inferencia sobre los parametros??
PD: por si acaso tendras algun documento donde se pruebe que la variable dependiente de un modelo lineal se distribuye condicionalmente N(BX,sigma^2). Gracias.
@@christianestacio.9742 todo depende.
hay dos formas de entender los terminos de errores de logits y probits. uno es pensar que el los datos se generan por un modelo bernulli, y el otro es pensar que hay un error normal (probit) o logistico (probit) que al a;adirse a tu indice latente (por que nunca lo vez) para saber si se genera un 1 o un 0
la inferencia de los parametros se puede hacer de dos formas. una, busca informacion en terminos de modelos lineales generalizados. y la otra en base a teoria asimptotica respecto a la modelos de maxima verosimilitud