Estoy tratando de estimar un modelo de elección ocupacional con tres opciones. ¿Hay alguna alternativa al uso de la regresión logística multinomial cuando se manejan resultados categóricos tan desordenados?
Cuando se trata de variables dependientes binarias, parece haber varias opciones, como el modelo LPM y el modelo binario probit y logit. Sin embargo, cuando se trata con variables categóricas desordenadas, la literatura sigue recomendando el modelo logit multinomial sin compararlo con alternativas.
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¿Está preguntando si hay funciones de enlace alternativas (además del logit) disponibles para el caso multinomial? ¿O está preguntando acerca de los diferentes tipos de modelos (como los modelos de carro )? O tal vez algo más? (Nota al margen, si la primera, que podría ayudarle a leer mi respuesta aquí: diferencia entre el logit-y-probit-modelos , para obtener información general sobre este tema, a pesar de que fue escrito en un contexto ligeramente diferente.)
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Gung - Restablece a Monica
Muchas gracias por el comentario. Definitivamente voy a leer en el enlace. Principalmente me pregunto si hay alguna alternativa que use la regresión lineal ordinaria (OLS) para manejar resultados categóricos no ordenados. ¿Conoces alguna de esas alternativas? Cuando se trata de resultados binarios, parece haber una discusión completa sobre si usar OLS o modelos binarios logit / probit.
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Thor
Para una primera aproximación, OLS nunca debe usarse para resultados binarios. Estoy seguro de que hay, o podría haber, algoritmos de regresión multinomiales que usan funciones de enlace alternativas, pero no sé si el software principal los admite.
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gung - Restablece a Monica
No estoy seguro de lo que quieres decir con primera aproximación (lo siento, soy un novato). Pero parece que algunos econométricos prominentes argumentan que usar un modelo LPM funciona tan bien como el modelo logit cuando se estiman los resultados binarios. Al menos Angrist y Pischke lo hacen en su libro 'Economometría mayormente inofensiva' (2009). ¿Tiene algún consejo sobre dónde puedo leer sobre tales funciones alternativas de enlace? Nuevamente, gracias por sus comentarios.
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Thor
"Para una primera aproximación ... nunca ..." significa que el 99% del tiempo no debe usar OLS con un resultado binario. Soy consciente de que hay algunos casos en los que hace menos diferencia y que algunas personas no están de acuerdo con el consejo estándar; es por eso que no dije simplemente 'nunca' sin los setos. Desafortunadamente, no conozco un buen lugar para leer sobre el uso de funciones de enlace alternativas con regresión multinomial.
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gung - Restablece a Monica