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Modelos multinomiales

Este tipo de modelos es el que se utiliza con más frecuencia en los trabajos aplicados.

Para evitar problemas de singularidad, el número de variables ficticias aintroducir en el modelo será igual al número de alternativas menos uno

En el modelo Logit Multinomial existe una indeterminación cuando se trata de estimar el valor de los parámetros.

Parasolucionar este problema se normaliza el modelo tomando para los parámetros que acompañan a la alternativa cero el valor cero.

El mecanismo de estimación usado por excelencia en este escenario esMáxima Verosimilitud

En el caso de los modelos Multinomiales, el proceso generador de datos es Multinomial, y la relación entre los regresores y la variable respuesta se establece en términosde las probabilidades asociadas a la elección de las diferentes alternativas a las cuales se ven enfrentados los individuos, y la parametrización de las mismas en términos de las variables control.Los distintos tipos de relación entre la variable dependiente y los regresores dan lugar a diferentes modelos, tales como: el modelo Condicional, aplicado a variables independientes que varíanentre opciones, el modelo Multinomial, en donde los regresores varían con los individuos, y el modelo Mixto, el cual es una combinación de variables con las dos características mencionadasanteriormente

















Modelos ordenados

Supongamos que existe un ordenamiento natural de alternativas. por ejemplo, el estado de autopercepción de la salud puede ser una deexcelente, bueno, regular o malo. estos datos se pueden estimar un modelo multinomial no ordenada, pero un modelo más parsimonioso y el modelo sensata es aquella que tiene en cuenta este pedido
que elpunto de partida es un modo de índice, con la única variable latente




Cuando la variable dependiente es discreta, pero sus valores indican un orden , no es correcto realizar la...