1. Modelo de Regresión Binaria

Considere un modelo de regresión binaria

Siendo  una variable binaria tal que  ocurre con probabilidad  ,  un vector con los valores de  variables explicativas,  un vector de  coeficientes de regresión y F(.)  denota una función de distribución acumulada (fda). La función inversa  es comúnmente denominada función de enlace y    es el -ésimo predictor linear.

Cuando  es una fda de una distribución simétrica la función de enlace resultante es simétrica y tiene una forma simétrica alrededor de . En el caso que  sea la fda de una normal estándar tenemos el enlace probit,


y en el caso de  sea la fda de una distribución logística obtenemos el enlace logit,


Estos enlaces probit y logit son implementados en BRMUW.