Binary 변수를 가지는 회귀분석(프로빗 모형)

이번 포스팅에서는 Binary(0 or 1 값을 가지는) 종속변수를 예측 및 추정할 때 사용하는 회귀분석을 정리해보도록 하겠습니다. 종속변수가 Binary일 때 주로 로짓(Logit) 회귀모형과 프로빗(Probit)회귀모형을 많이 활용합니다. 아래와 같은 선형 회귀모형이 있다고 해보겠습니다. 종속변수 $Y_i$가 binary변수 일 때 위 선형 모형은 선형 확률 모형(Linear probability model)로 아래와 같이 표현될 수 있습니다. 여기서 계수 $\beta_j$는 다른 $X$값들이 변화하지 않을 때, $Y_i=1$일 확률의 변화로 해석될 수 있습니다. $\beta_j$는 다른 회귀분석과 마찬가지로 OLS를 활용하여 추정될 수 있습니다. HMDA 데이터를 활용하여, 선형 확률 모형을 Fit..

2020.11.01