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Acerca de modelos de escolha qualitativa, como o logit, é correto afirmar, EXCETO:
Enquanto o modelo cujo regressando é quantitativo tem como objetivo estimar seu valor esperado condicionado aos regressores, no modelo cujo regressando é qualitativo o objetivo é encontrar a probabilidade com que determinado evento aconteça.
No modelo logit, o coeficiente angular mede a variação do regressando em resposta a uma unidade de variação do regressor; já o intercepto é o valor do logaritmo das chances favoráveis a Y =1 quando X=0.
Quando trabalhamos com dados individuais (microdados), a estimação do logit por MQO é impossível; mas, quando lidamos com dados agrupados, a estimação do logit por MQO é sempre possível.
A medida convencional de qualidade de ajustamento, R2, não faz muito sentido em modelos com regressando binário. Pode-se utilizar outras medidas, como o pseudo-R2, mas é importante considerar que em tais modelos, a qualidade do ajustamento é secundária.
Visto que o método MQO não é adequado para modelos como o logit, se faz necessário realizar a estimação por outro método, como, por exemplo, o da máxima verossimilhança, ideal para grandes amostras.