Calcula la transformación Probit, incluyendo su inversa.
Sintaxis
PROBIT(X, Lo, Hi, Retorno)
- X
- es el número real para el que calculamos la transformación. X debe estar entre cero y uno (exclusivo).
- Lo
- es el límite inferior del dominio x. Si falta, se supone que Lo es 0.
- Hi
- es el límite superior del dominio x. Si falta, se supone que Hi es 1.
- Retorno
- es un número que determina el tipo de valores a devolver: 1 (o faltante) = Probit, 2 = Probit Inverso.
Retorno Descripción 0 u omitido Transformación Probit 1 Inverso de la Transformación
Observaciones
- Los valores X deben estar entre Lo y Hi (exclusivo).
- La función Probit es la función cuantil asociada con la distribución normal estándar..
- La función Probit se usa comúnmente para parámetros que se encuentran en el intervalo unitario (es decir, $x\in(0,1)$).
- ¡Los valores numéricos de X cercanos a 0 o 1 o fuera de rango dan como resultado #VALOR! o #N/A.
- La función Probit se define como la función de distribución acumulada inversa (CDF):
$$y=\textit{Probit}(x)=\Phi^{-1}(x)$$ Y,
$$x=\textit{Probit}^{-1}(y)=\Phi(y)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{y}e^{\frac{-Z^2}{2}}dz$$ Donde:- $x_{t}$ es el valor de entrada de la serie de tiempo de entrada en el tiempo $t$. X debe estar entre 0 y 1 (exclusivo).
- $y_{t}$ el valor logit transformado en el momento $t$.
- $\Phi(.)$ es la función de densidad acumulativa gaussiana estándar.
- $\textit{Probit}^{-1}(y)$ es la transformación Probit inversa.
- Para admitir un intervalo genérico (a, b), realizamos el siguiente mapeo:
$$z = \frac{x - a}{b - a}$$ Entonces, la función de transformación revisada se expresa de la siguiente manera:
$$y=\Phi^{-1}(\frac{x - a}{b - a}) \Rightarrow \Phi(y)=\frac{x - a}{b - a}$$ La transformada inversa se expresa de la siguiente manera:
$$x = a+(b - a)\times\Phi(y)$$ - La derivada de primer orden transformada se calcula de la siguiente manera:
$$\frac{dy}{dx}=\frac{1}{(b - a)\phi(y)}=\frac{1}{(b - a)\phi(\Phi^{-1}[\frac{x - a}{b - a}]})$$ Donde:
$\phi(.)$ es la función de densidad de probabilidad gaussiana estándar. - Laderivada transformada de primer orde (es decir, $\frac{dy}{dx}$) es positiva para todos los valores de x y tiende a infinito cuando x se acerca a todos los extremos del intervalo.
- En escencia la función Probit convierte un rango x acotado de (Lo, Hi) a $(-\infty,\infty)$.
- La función Probit acepta un solo valor o una matriz de valores para X.
Ejemplos
Ejemplo 1:
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Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
Referencias
- John H. Aldrich, Forrest D. Nelson; Linear Probability, Logit, and Probit Models; SAGE Publications, Inc; 1st Edition(Nov 01, 1984), ISBN: 0803921330.
- Finney, D.J. (1947), Probit Analysis. (1st edition) Cambridge University Press, Cambridge, UK.
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