Bài 1: Mô hình Logit và Probit cho Phản hồi Nhị phân An introduction to logit and probit models 1. Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về Mô hình Biến phụ thuộc Giới hạn. Trong các chương trước, chúng ta đã làm quen với Mô hình Xác suất Tuyến tính (Linear Probability Model – LPM) như một cách tiếp cận đơn giản để phân tích các biến phụ thuộc nhị phân. Mặc dù LPM dễ ước lượng và diễn giải, nó có hai hạn chế lớn: xác suất dự báo có thể nằm ngoài khoảng [0, 1] và tác động biên của các biến giải thích là không đổi. Hãy tưởng tượng bạn đang phân tích tác động của trình độ học vấn lên khả năng sở hữu nhà. Theo LPM, mỗi năm đi học thêm sẽ làm tăng xác suất sở hữu nhà một lượng không đổi, bất kể bạn đã học 10 năm hay 20 năm. Điều này không thực tế lắm. Trong thực tế, tác động của …