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.
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