econometria tema 5

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra que: En el modelo lineal de probabilidad, las perturbaciones aleatorias siguen una Distribución de probabilidad binomial. En el modelo Logit, el método de estimación más adecuado es el MCO. En el modelo Probit, los parámetros miden el efecto marginal de las variables explicativas sobre el logaritmo neperiano de la razón de probabilidad a favor de la alternativa 1.

En un modelo lineal de probabilidad: Las perturbaciones son normales. Las estimaciones están acotadas. Las perturbaciones son heterocedásticas.

En cuanto al término de error, el modelo de probabilidad lineal tiene dos problemas: la no normalidad y …. Multicolinealidad. Heterocedasticidad. Autocorrelación.

El modelo de probabilidad lineal presenta como inconvenientes respecto a las perturbaciones aleatorias su no normalidad y el problema de: (Mayo 2024). Multicolinealidad. Heterocedasticidad. Autocorrelación.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra la siguiente: (Mayo 2024). En el Modelo Logit se pueden obtener estimaciones de probabilidad mayores que 1. En el Modelo Lineal de Probabilidad, las perturbaciones aleatorias se caracterizan por ser heterocedásticas. El método de estimación optimo de un modelo Probit es el de MCG.

En un modelo lineal de probabilidad: Las perturbaciones no son de Bernoulli (binomial). Las estimaciones están acotadas. Los parámetros miden el efecto, en términos de probabilidad de elección de la alternativa estudiada, de un cambio unitario en cada una de las variables explicativas.

Los modelos lineales de probabilidad se caracterizan por: Ninguna de las respuestas es correcta. Obtener un efecto marginal constante de la variable explicada sobre la probabilidad de ocurrencia del suceso estudiado. Obtener efectos marginales constantes de las variables explicativas sobre la probabilidad de ocurrencia del suceso estudiado.

La significatividad individual de cada una de las k variables explicativas de un modelo lineal de probabilidad aplicado sobre un modelo binario de probabilidad. Normal(0,1). t-Student con n - k grados de libertad. Chi-cuadrado con k grados de libertad.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra que: En el modelo lineal de probabilidad, las perturbaciones aleatorias son homocedástica. En el modelo Logit, el método de estimación que se utiliza habitualmente es el de máxima verosimilitud. En el modelo Probit se basa en la función logística como función de distribución de probabilidad.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra la siguiente: En el modelo Probit, se pueden obtener estimaciones de la probabilidad menores que 0. En el modelo lineal de probabilidad, se pueden obtener estimaciones mayores que 1. El modelo Logit se basa en la distribución normal tipificada como función de probabilidad.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra la siguiente: (2024). En el modelo Logit, se pueden obtener estimaciones de la probabilidad menores que 0. En el modelo lineal de probabilidad, el efecto marginal de las variables explicativas sobre la probabilidad de que se dé la alternativa 1 depende de la observación que se considere. El modelo Probit se basa en la distribución normal como función de probabilidad.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra que: En el modelo lineal de probabilidad, las perturbaciones aleatorias siguen una distribución de probabilidad normal. En el modelo Logit, el método de estimación más adecuado es el de máxima verosimilitud. En el modelo Probit, los parámetros miden el efecto marginal de las variables explicativas sobre el logaritmo neperiano de la razón de la probabilidad a favor de la alternativa 1.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra la siguiente: En el modelo Logit, los parámetros miden el efecto marginal de las variables explicativas sobre el logaritmo neperiano de la razón de la probabilidad a favor de la alternativa 0. En el modelo lineal de probabilidad, las perturbaciones aleatorias siguen una distribución de probabilidad normal tipificada. En el modelo Probit, el método de estimación más adecuado es el de máxima verosimilitud.

Entre las características de los modelos de elección discreta binarios, se encuentra que: (memoria). En el modelo lineal de probabilidad, las perturbaciones aleatorias siguen una distribución de probabilidad normal. En el modelo probit, el método de estimación más adecuado es el MCG. En el modelo logit, los parámetros miden el efecto marginal de las variables explicativas sobre el logaritmo neperiano de la razón de la probabilidad a favor de la alternativa 1.

En un modelo Logit o Probit, se aplica el método de estimación. MCO. MC bietápicos. MV.

En un modelo Logit o Probit, los contrastes de hipótesis: Se resuelven asintóticamente. No se resuelven asintóticamente. Se trabaja con la t-Student.

El modelo Probit supone una: La función de distribución acumulada normal. La función de distribución acumulada logística. La función de distribución acumulada binomial.

En el modelo Logit, el logaritmo de la razón de probabilidades a favor de la ocurrencia del suceso considerado toma valores: (memoria). Entre 0 y 1. Estrictamente positivos. Entre - ∞ y + ∞.

El Probit toma valores: Entre 0 y 1. Entre - ∞ y + ∞. Estrictamente mayores que 1.

El modelo Probit verifica que: Como es un modelo de probabilidad, sus coeficientes de regresión estimados son siempre positivos. Sus variables explicativas pueden adoptar cualquier valor. Como es un modelo de probabilidad, sus coeficientes de regresión estimados se mueven siempre en el rango de valores que va de 0 a 1.

. El modelo Logit verifica que: Sus variables explicativas pueden adoptar cualquier valor. Se construye a partir de un modelo de regresión log-log. Se basa en la distribución lógica de probabilidad.

La significatividad individual de cada una de las k variables explicativas de un modelo Probit aplicado sobre una muestra de tamaño n, se puede estudiar a través de un estadístico que sigue una distribución de probabilidad: Chi-cuadrado con n grados de libertad. F de Fisher-Snedecor con n y k-1 grados de libertad. Normal(0,1).

En un modelo Logit o Probit, los contrastes de hipótesis: No se resuelven asintóticamente. Se trabaja con la t-Student. Se trabaja con la normal.

La significatividad individual de cada una de las K variables explicativas de un modelo Logit aplicado sobre una muestra de tamaño n, se puede estudiar a través de un estadístico que sigue una distribución de probabilidad: Chi-cuadrado con K grados de libertad. T-Student con n-k grados de libertad. Normal (0,1).

Se desea analizar la probabilidad de que un trabajador tenga un puesto de responsabilidad es su empresa, en función de su antigüedad en la misma (ANTI, en meses). Para ello, se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto: un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones del coeficiente de ANTI que se obtiene en cada caso son: 0,018080; 0,084089 y 0,050841, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que un trabajador tenga un puesto de responsabilidad, se puede afirmar que: Según el MLP, dicha probabilidad aumentará 0,018080% por cada mes adicional de antigüedad del trabajador en la empresa. Según el modelo Logit, dicha probabilidad aumentará 8,4089% por cada mes adicional de antigüedad del trabajador en la empresa. Según el modelo Probit, dicha probabilidad aumentará a medida que lo haga la antigüedad del trabajador en la empresa.

Se desea analizar la probabilidad de que un trabajador pertenezca a un sector público, en función del número de personas que componen su hogar (TAMAHOG). Para ello se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto: un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones del coeficiente del TAMAHOG que se han obtenido en cada caso son: -0,025175; -0,134192 y -0,078971, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad que un trabajador pertenezca al Sector Publico , se puede afirmar que: Según el modelo Logit, dicha probabilidad disminuirá 13,4192% por cada miembro adicional que tenga el hogar del trabajador. Según el modelo Probit dicha probabilidad disminuirá 0,078971% por cada miembro adicional que tenga el hogar del trabajador. Según el MLP, dicha probabilidad disminuirá 2,5175% por cada miembro adicional que tenga el hogar del trabajador.

Se desea analizar la probabilidad de que un agricultor asegure su próxima cosecha , en función de su edad (EDAD EN AÑOS). Para ello se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto, un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones de coeficiente de EDAD que se obtienen en cada caso son: 0,001332; 0,012367 y 0,010811, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que el agricultor asegure su cosecha, se puede afirmar que;. Según el modelo Logit, la probabilidad de que el agricultor asegure su cosecha aumentará 1,0811% por cada año adicional de edad del agricultor. Según el modelo Probit, la edad del agricultor influye de manera directa en que este asegure su cosecha, pero a priori no se puede cuantificar en términos de probabilidad. Según el MLP, la probabilidad de que el agricultor asegure su cosecha aumentara 0,001332% por cada año adicional del agricultor.

. Se desea analizar la probabilidad de que un trabajador asalariado tenga un contrato indefinido, en función de su experiencia en el mundo laboral (EXPER, en años). Para ello, se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto: un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones de coeficiente de EXPER que se obtienen en cada caso son: 0,003562, 0,059721, 0,052836, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que un trabajador tenga un contrato indefinido, se puede afirmar que: Según el MLP, dicha probabilidad aumentará 0,003562% por cada año adicional de experiencia laboral del trabajador. Según el modelo Probit, dicha probabilidad aumentará 5,2836% por cada año Misional de experiencia laboral del trabajador . Según el modelo Logit dicha probabilidad aumentará conforme aumente la experiencia laboral sí trabajador .

Se desea analizar la probabilidad de que una persona trabaje en el sector servicios en función de la existencia de subvenciones concedidas al sector industrial (SUBVIND, que toma el valor 1 si existen subvenciones y 0 en caso contrario). Para ello, se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto: un modelo lineal probabilidad MLP, un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones del coeficiente del SUBVIND que se han obtenido en cada caso son : -0,023245; -0,123567 y -0,099453, respectivamente. A partir de estos datos y en relación a la probabilidad de que una persona trabaje en el sector servicios, se puede afirmar que: Según el modelo Probit, dicha probabilidad disminuirá 0,099453% si existen subvenciones al sector industria. Según el modelo Logit, dicha probabilidad disminuirá 12,3567% si existen subvenciones al sector industria. Según el MLP, dicha probabilidad disminuirá 2,3245% si existen subvenciones al sector industria.

Se desea analizar la probabilidad de que un conductor sufra siniestros, en función de su edad (EDAD EN AÑOS) Para ello se estiman varios modelos de elección discreta binaria, en concreto: un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. Las estimaciones de coeficiente de EDAD que se obtienen en cada caso son : 0,001997; 0,011728 y 0,006874, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que el asegurado sufra algún siniestro, se puede afirmar que: Según el MLP, dicha probabilidad aumentará 0,1997% por cada año adicional del asegurado. Según el modelo Logit, dicha probabilidad aumentará 0,011728% por cada año adicional del asegurado. Según el modelo Probit, dicha probabilidad aumentará 0,6874% por cada año adicional del asegurado.

Se desea analizar la probabilidad de que un trabajador asalariado tenga un contrato indefinido en función de su edad (EDAD en años).Para ello se estiman varios modelos de elección discreta binaria en concreto, un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. las estimaciones del coeficiente de EDAD que se obtienen en cada caso son: -0,000499; -0,000569 y -0,001816, respectivamente. a partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que un trabajador tenga un contrato indefinido, se puede afirmar que: Según el modelo Logit dicha probabilidad disminuirá conforme aumente la edad del trabajador. Según el modelo Probit dicha probabilidad disminuirá 0,1816% por cada año adicional del trabajador. Según el modelo Probit dicha probabilidad disminuirá 0,1816% por cada año adicional del trabajador.

Se desea analizar la probabilidad de que un potencial comprador adquiera un vehículo eléctrico en función de sus años de formación educativa (FORMACIÓN, en años).Para ello se estiman varios modelos de elección discreta binaria en concreto, un modelo lineal de probabilidad (MLP), un modelo Logit y un modelo Probit. las estimaciones del coeficiente de EDAD que se obtienen en cada caso son: 0,002108; 0,012325 y 0,007952, respectivamente. A partir de estos datos y en relación con la probabilidad de que el potencial comprador adquiera un vehículo eléctrico, se puede afirmar que: (2023). Según el modelo Logit dicha probabilidad aumentará 1,2325% por cada año adicional de formación educativa del potencial comprador. Según el modelo Probit dicha probabilidad aumentará por cada año adicional de formación educativa del potencial comprador. Según él MLP dicha probabilidad aumentará 0,002108% por cada año adicional de formación educativa del potencial comprador.

. En un modelo Logit o Probit, la bondad del ajuste se mide: Con el coeficiente de determinación convencional. Con el coeficiente de determinación corregido o ajustado. Con el coeficiente de determinación de McFadden.

Si se compara la bondad de ajuste de un modelo Logit y un modelo Probit con las mismas variables dependiente e independientes, resulta que: Según el estadístico de Hannan-Quinn, tendrá mejor ajuste el modelo que presente un mayor valor para dicho estadístico. Según el estadístico de Akaike, tendrá mejor ajuste el modelo que presente un menor valor para dicho estadístico. Los modelos serán significativos si el R 2 de McFadden alcanza un valor mayor que el nivel de significación considerado.

Si se compara la bondad de ajuste de un modelo Logit y un modelo Probit con las mismas variables dependiente e independientes , resulta que : Los modelos serán significativos sí el R 2 de McFadden tiene un valor menor que el nivel de significación considerado. Según el estadístico de Hannan-Quin, tendrá peor ajuste el modelo que presente un valor menor para dicho estadístico. Según el estadístico de Schwarz, tendrá peor ajuste el modelo que presente un mayor valor para dicho estadístico.

Si se compara la bondad de ajuste de un modelo Logit y un modelo Probit con las mismas variables dependientes e independientes, resulta que: Tendrá peor ajuste el modelo que presente un menor valor del estadístico de Schwarz. Sera más significativo el modelo que presente un menor valor del R 2 de McFadden. Tendrá peor ajuste el modelo que presente un mayor valor del estadístico de Akaike.

Si se compara la bondad de ajuste de un modelo Logit y un modelo Probit con las mismas variables dependiente e independientes, resulta que: (2023). Tendrá mejor ajuste el modelo que presente un mayor valor del estadístico de Schwarz al tiempo que un menor valor del estadístico de Akaike. Tendrá mejor ajuste el modelo que presente un menor valor del estadístico de Schwarz al tiempo que un mayor valor del estadístico de Akaike. Ninguna de las otras respuestas es correcta.

Si evaluamos la bondad de ajuste de distintos modelos de elección discreta binarios, resulta que: Será mejor aquél cuyo estadístico de Schwarz presente un mayor valor. Será mejor aquél cuyo estadístico de Pseudo R 2 presente un menor valor. Será mejor aquél cuyo estadístico de Hannan-Quinn presente un menor valor.