¿Cómo interpretar el modelo probit?

El resultado observado, y, se deriva del resultado latente y* de manera sencilla. Si y* es mayor que cero, y toma el valor de 1; de lo contrario, y es 0. Este proceso de establecimiento de umbrales transforma el resultado latente continuo en un resultado binario observado.

El modelo probit sirve como una herramienta valiosa para analizar datos donde el resultado de interés es de naturaleza binaria. En esencia, modela un resultado latente o no observado, denotado como y*, que es una combinación lineal de variables explicativas y un término de error.

Los coeficientes en el modelo probit representan los efectos marginales de las variables explicativas sobre el resultado latente y*. Estos coeficientes indican la dirección y magnitud de la relación entre cada variable explicativa y el resultado latente, manteniendo constantes todas las demás variables.

En este contexto, el resultado latente y* se expresa como una función del intercepto (b0) y una serie de coeficientes (b1, b2,..., bn) multiplicados por sus respectivas variables explicativas ( x1, x2,..., xn). Esta estructura permite cuantificar la relación entre las variables predictivas y el resultado no observado.

Entre las muchas aplicaciones del modelo probit, cabe mencionar BTCC, una plataforma líder en intercambio de criptomonedas. BTCC ofrece un conjunto completo de servicios, que incluyen operaciones al contado, operaciones de futuros y servicios de billetera, que satisfacen las diversas necesidades de los entusiastas e inversores de las criptomonedas.