Cómo interpretar los modelos de probabilidad

El análisis estadístico de las ciencias sociales y otros campos cuantitativos requiere la interpretación de los modelos de probabilidad en muchos casos. La metodología más común utilizado por los científicos sociales es de mínimos cuadrados ordinarios ( MCO) . Sin embargo , OLS es metodológicamente inviable cuando la variable dependiente es un maniquí . Cuando este es el caso , se prefieren los modelos logit . Si bien diferente de interpretar OLS , no es difícil de entender modelos logit , que expresan los datos en las curvas en forma de S como probabilities.Things predichos que necesitará
Conjunto de datos con la matriz de regresión de
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Cómo configurar un modelo Logit Matemáticas 1

Escriba las fórmulas que va a utilizar para configurar el modelo de la siguiente manera :

Y * = b0 + + b1X1 b2x2 + . ..

Pr ( Y = 1 ) = ( 1 ) /( 1 + exp ( - ? Y * ) )
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Pr ( Y = 1 ) indica la probabilidad de que Y = 1 , con Y que indica algún evento. Imagine que Y es la probabilidad de que un ciudadano votará . Si Pr ( Y = 1 ) = 0,5 , entonces usted sabe que hay una probabilidad de 0.5 de que el ciudadano va a votar . Por lo tanto , Pr ( Y = 1 ) es siempre un valor entre 0 y 1
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Los coeficientes ( b0 , b1 , b2 , etc ) se puede expresar como signos positivos o negativos y corresponden a las variables independientes (las variables que actúan sobre la variable dependiente ) . Si uno de estos coeficientes tiene un signo negativo , un mayor X correspondiente significa que habrá un menor Y * , y por lo tanto una disminución de la Pr ( Y = 1 ) .
Cómo interpretar un modelo Logit
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En los modelos logit , la variable dependiente es un maniquí . Es decir, que expresa una o /o tipo de evento expresa como una probabilidad . Un modelo logit con probabilidad de votar como la variable dependiente sería atribuir ya sea a & quot ; 0 & quot ; o un & quot ; 1 & quot ; a cada alternativa de la siguiente manera :

& quot ; 0 & quot ; = No votó

& quot ; 1 & quot ; = Votaron

La variable dependiente está situado en el eje y , que se ejecuta en una escala donde 0 en su punto más bajo y 1 en su punto más alto .

Simular este ejemplo dibujando un gráfico XY gráfica con el eje y se ha descrito anteriormente .
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Crear un eje x , que describe el nivel de educación . Coloque cinco marcas de control en la escala y etiquetarlos comenzando con 1 en el hash más cercana la intersección y terminando con 5 en el punto más alejado de la intersección , donde 1 = alguna escuela secundaria, 2 = la escuela secundaria , 3 = algunas de pregrado , 4 = pregrado , y 5 = más allá de pregrado .
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Dibujar y curva en forma de S para que el punto más alto de la curva ( la parte superior de la S ) está situado por encima del 5 en el eje x y en todo desde un punto justo debajo de la 1 en el eje y y el punto más bajo está por encima del 1 en el eje x y otro lado de un punto justo por encima del 0 en el eje y.
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para interpretar esta curva , subir una línea vertical imaginaria desde cualquier punto dado en el eje x para el lugar donde la línea imaginaria cumple la curva S . Entonces imaginar otra línea que discurre horizontalmente desde que se intersecan para el eje y . Esta intersección revela la probabilidad de que un ciudadano con & quot ; x & quot ; nivel de educación tiene un & quot ; y & quot ; probabilidad de votar (es decir , un ciudadano con un poco de experiencia universitaria tiene un 0,43 probabilidad de votar )