Il modello probit è un tipo di modello di regressione utilizzato per analizzare dati binari o dicotomici, cioè dati che possono assumere solo due valori possibili come "successo" o "fallimento", "vero" o "falso", "positivo" o "negativo". In particolare, il modello probit è utilizzato per modellare la relazione tra una variabile dipendente binaria e una o più variabili indipendenti continue o categoriche.
Il modello probit utilizza la funzione cumulativa della distribuzione normale standard (funzione probit) per trasformare le probabilità di successo in rapporti di probabilità. Questo modello assume che l'effetto delle variabili indipendenti sulla variabile dipendente binaria sia lineare sul probit della probabilità di successo.
Il modello probit è spesso utilizzato nell'ambito della econometria, della psicologia, della sociologia e di altre discipline per analizzare e interpretare dati binari. È uno dei modelli più comuni per l'analisi di variabili dipendenti binarie insieme al modello logit.
In sintesi, il modello probit è un metodo statistico utile per modellare la probabilità di un evento binario in funzione di variabili esplicative.
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