Este documento presenta un análisis probit realizado sobre tres casos. El análisis probit es un método estadístico para modelar la relación entre una variable dependiente binaria y una o más variables independientes continuas. Se utiliza comúnmente para predecir la probabilidad de un evento binario basado en factores como la dosis de un medicamento. El documento explica el concepto, utilidad, objetivo y procedimiento del análisis probit, y aplica este método a tres casos relacionados con créditos bancarios, calidad de mercancía y capac

1. PRESENTADO POR:
TACNA-PERÚ
2016
Maraza, Lady
Jalire, Yordan
Banegas, Diego
Mamani, Leonidas
Ticona, Alejandro
AREA ACADÉMICA: METODOS PREDICTIVOS
PROFESOR: Humberto Espada
AÑO ACADEMICO: 2016-II
ANÁLISIS PROBIT
UNIVERSIDAD NACIONAL JORGE BASADRE
GROHMANN
FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS Y EMPRESARIALES
UNIVERSIDAD
NACIONAL
JORGE BASADRE
GROHMANN

2. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 2
DEDICATORIA
A DIOS:
“Por ser quien guía en nuestro camino”
A Nuestros Profesores:
“Quienes nos brinda sus conocimientos para nuestra formación profesional y en especial a
nuestro Profesor Humberto Espada por su apoyo, consejos y preocupación para poder llevar a
cabo un excelente trabajo”

3. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 3
AGRADECIMIENTOS
Queremos agradecer a las personas brindaron su apoyo, tiempo y colaboración para la
realización de este trabajo de investigación,
También queremos agradecer a nuestros padres por su comprensión y paciencia.

4. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 4
INDICE
1. LA ANALISIS PROBIT: .....................................................................................................6
CONCEPTO:......................................................................................................................6
1.1. UTILIDAD: .............................................................................................................7
1.2. OBJETIVO:.............................................................................................................7
2. CARACTERISTICAS:........................................................................................................7
3. PROPOSITO...................................................................................................................8
4. CONSIDERACIONES:......................................................................................................8
4.1. DATOS..................................................................................................................8
4.2. SUPUESTOS...........................................................................................................8
4.3. PROCEDIMIENTOS RELACIONADOS.........................................................................8
5. procedimiento probit- spss:...........................................................................................9
6. CASOS........................................................................................................................12
6.1. CASO 1: CREDITOS BANCARIOS:...........................................................................12
6.2. CASO 2: COMPRA DE MERCADERIA BUENA O DEFECTUOSA: .................................17
6.3. CASO 3: CAPACITACION DE DOCENTES..................................................................20

5. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 5
INTRODUCCION
Fue incorporado como una alternativa log-lineal para manejar conjuntos de datos con
variable respuesta categórica binaria. El análisis Probit es usado para analizar muchas
clases de experimentos tipo dosis-respuesta (binaria) en una variedad de campos. Por
ejemplo, en marketing alguien puede estar interesado en modelar preferencias de
clientes por determinados productos (Compra/no compra) a partir de la aplicación de
comerciales televisivos cada cierto número de minutos (dosis). En ensayos clínicos
donde puede interesar el alivio de una dolencia (Si/no) como resultado de suministrar
diferentes dosis de un de medicamento. Este análisis es comúnmente aplicado en la
toxicología, para determinar la toxicidad relativa de productos químicos a organismos
vivos. Esto se realiza observando la respuesta de un organismo a varias
concentraciones de cada uno de los productos químicos en cuestión y luego
comparando las concentraciones en las cuales se encuentra una respuesta (Por
ejemplo, la muerte). Por lo tanto la respuesta es siempre binomial y la relación entre la
dosis y la respuesta es de tipo sigmoidea. La transformación Probit actúa como una
transformación de sigmoideo a lineal para poder ajustar el modelo de regresión.

6. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 6
ANALISIS PROBIT
1. LA ANALISIS PROBIT:
CONCEPTO:
Un modelo probit (también llamado de regresión probit ), es una manera de
realizar la regresión para las variables de resultados binarios. Las variables
de resultado binarias son variables dependientes con dos posibilidades.
Recuerde que la regresión es un método de ajustar una línea a los datos
para comparar la relación de la variable de respuesta (Y) con la variable
independiente (X).
Donde:
La variable de respuesta binomial se refiere a una variable de respuesta con
sólo dos resultados.
Por ejemplo como cuando estamos interesados en la probabilidad de
ocurrencia de cierto evento, si ocurre o no.
Podemos representar la ocurrencia del evento mediante un indicador binario
que es igual a 1 si el evento ocurre (éxito) y 0 si no ocurre (fracaso).
Denotemos a esta variable dependiente binaria como Y.
O en otros casos donde la variable dependiente toma el valor de 1 y 0 como:
 Modelos de empleo: Y = 1, si el individuo trabaja
0 en caso contrario
 Performance de entidades financieras: Y = 1 si el banco quebró
0 en caso contrario
 Publicidad en las ventas: Y = 1 si aumentan las ventas por la
publicidad o Cero (0) en caso contrario
El análisis Probit es un procedimiento que mide la relación de intensidad de
un estímulo y la proporción de casos que presenta una cierta respuesta a
dicho estimulo.
El análisis de Probit puede realizarse mediante una de tres técnicas:
 Usar tablas para estimar los probits y ajustar la relación a ojo,
a = intercepción
b = pendiente de la
línea
e = término de error
Y = a + b X + e

7. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 7
 Calcular manualmente los probits, el coeficiente de regresión y los
intervalos de confianza
 Utilizar paquetes estadísticos como SPSS, SAS, STATGRAPHIC,
Etc.
EJEMPLO:
Por ejemplo, una empresa minorista quiere establecer la relación entre el
tamaño de una promoción (medida como un porcentaje del precio minorista)
y la probabilidad de que un cliente compre. Además, quieren establecer esta
relación para su tienda, catálogo y ventas por Internet. En el contexto de un
experimento de dosis-respuesta, el tamaño de la promoción puede
considerarse una dosis a la que los clientes responden comprando. Los tres
sitios en los que un cliente puede comprar corresponden a diferentes
agentes a los que el cliente se presenta.
1.1. UTILIDAD:
Es útil para las situaciones en las que se dispone de una respuesta
dicotómica que se piensa puede estar influenciada o causada por los niveles
de alguna o algunas variables independientes, y es particularmente
adecuada para datos experimentales.
El análisis de Probit es el más apropiado cuando se desea estimar los
efectos de una o más variables independientes en una variable dependiente
binomial, particularmente en el ajuste de un experimento dosis-respuesta.
Mediante el análisis de Probit, la empresa puede determinar si las
promociones tienen aproximadamente los mismos efectos sobre las ventas
en los diferentes mercados.
1.2. OBJETIVO:
El principal objetivo de este tipo de análisis es evaluar el nivel de estímulo
que es necesario para obtener una respuesta en un grupo de individuos de
la población.
Este procedimiento le permitirá estimar la intensidad necesaria para que un
estímulo llegue a inducir una determinada proporción de respuestas, como
la dosis efectiva para la mediana.
2. CARACTERISTICAS:
 Supone unarelaciónnolineal
 La aproximaciónal problemaessimilaral Logit
 Se basa en ladistribuciónnormal acumulada
 Un modelode elecciónbinaria
 La variable dependiente estárestringidaentre ceroyuno

8. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 8
3. PROPOSITO
El propósito del modelo es estimar la probabilidad de que una observación con
características particulares caerá en una específica de las categorías.
Por otra parte, si probabilidades estimadas de más de medio se tratan como la
clasificación de una observación en una categoría predicho, el modelo probit es
un tipo de clasificación binaria modelo.
Es decir estimar la probabilidad de un valor caerá en una de las dos posibles de
la variable dependiente.
4. CONSIDERACIONES:
4.1. DATOS
Para cada valor de la variable independiente (o para cada combinación de
valores para múltiples variables independientes), la variable de respuesta
debe contener el recuento del número de casos que presenta la respuesta
de interés y que toma dichos valores de la variable independiente, y la
variable del total observado debe ser el recuento del número total de casos
con dichos valores para la variable independiente. La variable de factor debe
ser categórica, codificada como enteros.
4.2. SUPUESTOS
Las observaciones deben ser independientes. Si dispone de un gran número
de valores para las variables independientes respecto al número de
observaciones, como es probable que suceda en un estudio observacional,
puede que no sean válidos los estadísticos de chi-cuadrado y de bondad de
ajuste.
4.3. PROCEDIMIENTOS RELACIONADOS
El análisis probit está estrechamente relacionado con la regresión logística;
de hecho, si elige la transformación logit, este procedimiento calculará
esencialmente una regresión logística. En general, el análisis probit es
apropiado para los diseños experimentales, mientras que la regresión
logística es más adecuada para los estudios observacionales. Las
diferencias en los resultados reflejan estas diferencias de énfasis. El
procedimiento Análisis probit informa de las estimaciones de los valores
efectivos para las diferentes tasas de respuesta (incluyendo la dosis efectiva
para la mediana), mientras que la Regresión logística informa de las
estimaciones de las odds ratios (odds ratios) para las variables
independientes.

9. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 9
5. PROCEDIMIENTO PROBIT- SPSS:
 1er
PASO:Ingresamosvariablesparaobtenernuestrabase de datos.
 2do
PASO:cuantificamostodoslosdatos.

10. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 10
 3er
PASO:Vamosal menú- opciónANALIZAR- REGRESION-PROBIT
 4to
PASO:En laventana“ANALISISPROBIT”ingresaremoslasvariables

11. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 11
 5to
PASO:Nossaldráel cuadro de resultados:

12. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 12
6. CASOS
6.1. CASO 1: CREDITOS BANCARIOS:
En el lapso de un año, un banco obtiene los siguientes datos con
respecto a aprobación de créditos.
Usted como prestatario desea saber cuál es el monto ideal para que
su préstamo sea aprobado.

13. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 13
Con el programa SPSS se procede de la siguiente forma:
Entrar al menú Análisis luego entrar a la opción regresión seleccionar la opción
Probit.
En el cuadro de dialogo análisis Probit en la opción:
 Frecuencia respuesta colocar la variable APROBADOS
 En Total observado colocar la variable TAMAÑO
 En covariables colocar la variable PRESTAMO

14. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 14
 Habilitar en Modelo la opción Probit.
 En transformar colocar Log base 10.
En Opciones:
 Habilitar la opción Intervalos de confianza fiduciaria.
 En Nivel de significación para usar el factor de
heterogeneidad colocar 0.05.
 Habilitar la opción Calcular a partir de los datos en la opción
Tasa de respuesta natural.

15. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 15
RESULTADOS:

16. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 16
INTERPRETACION:
El DL50 corresponde a un préstamo de 4.845 dólares, es decir que para tener un
50% de probabilidad que nuestro crédito sea aprobado debemos de solicitar 4.845
dólares.

17. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 17
6.2. CASO 2: COMPRA DE MERCADERIA BUENA O DEFECTUOSA:
La empresa DORITA S.A. dedicada a la venta de artículos de hogar, desea
conocer cuál es la probabilidad de comprar ciertos productos a un determinado
precio, si son defectuosos o no.
Frecuencia de respuesta:
• defectuosos
Total Observados:
• Cantidad de productos
Covariables:
• Precio
SOLUCION:

18. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 18

19. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 19

20. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 20
INTERPRETACION:
• A partir de que el precio sea 14.835, existe la probabilidad de que el producto
sea defectuoso.
6.3. CASO 3: CAPACITACION DE DOCENTES
Una nuevaUniversidadllamadaCONQUISTADORESDELSUR, abre unexamende
admisiónparaubicara losdocentesmáscapacitadospara que puedenestaracargo
de dichoprestigioparala universidad.
Frecuenciade respuesta:
Puntaje
Total de observados
Cantidad
Covariable
Aptos

21. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 21

22. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 22

23. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 23
INTERPRETACION:
• Comose indica,segúnel puntaje será mayor la probabilidad de que sea apto.
• Hay una probabilidaddel50 % de que al menos 5 docentes sean aptos para la
docencia

24. ANÁLISIS PROBIT
METODOS PREDICTIVOS 24