12 Regresión con una variable dependiente binaria
Este capítulo analiza una clase especial de modelos de regresión que tienen como objetivo explicar una variable dependiente limitada. En particular, se consideran modelos donde la variable dependiente es binaria. Se vera que en tales modelos, la función de regresión se puede interpretar como una función de probabilidad condicional de la variable dependiente binaria.
Se repasarán los siguientes conceptos:
- El modelo de probabilidad lineal
- El modelo Probit
- El modelo Logit
- Estimación de máxima verosimilitud de modelos de regresión no lineal
Por supuesto, también se verá cómo estimar los modelos anteriores usando R y se discutirá una aplicación en la que se examinara la cuestión de si existe discriminación racial en el mercado hipotecario de EE. UU.
Los siguientes paquetes y sus dependencias son necesarios para la reproducción de los fragmentos de código presentados a lo largo de este capítulo en su computadora:
- AER (Kleiber and Zeileis 2020)
- stargazer (Hlavac 2018)
install.packages("AER")
install.packages("stargazer")Comprobar si el siguiente fragmento de código se ejecuta sin errores.
library(AER)
library(stargazer)