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Lista de candidatos sometidos a examen:
1) logit (*)
(*) Términos presentes en el nuestro glosario de lingüística
1) Candidate: logit
Is in goldstandard
1
paper corpusRLAtxt99 - : El modelo logit supone una función de probabilidad que relaciona a la variable dependiente con las variables explicativas . La misma se conoce como "función logística", y tiene una forma como la siguiente:
2
paper corpusRLAtxt99 - : Una alternativa, más simplificada, para hallar la probabilidad marginal generada por una variable explicativa es correr directamente una regresión lineal. En ese caso, los coeficientes obtenidos son precisamente las medidas estimadas de las probabilidades marginales inducidas por cada variable explicativa. Cuando la variable dependiente es dicotómica, sin embargo, este método genera un modelo de probabilidad lineal (linear probability model) que en determinados casos extremos puede producir estimaciones de probabilidad que tomen valores menores que 0 o mayores que 1 (y eso es algo que resulta conceptualmente imposible por la propia definición de probabilidad). El modelo logit, en cambio, presupone una forma funcional para la probabilidad que garantiza que, para cualquier posible valor de las variables explicativas y para cualquier posible valor de los coeficientes estimados, dicha probabilidad adoptará valores que se moverán en el rango que va de 0 a 1 .
3
paper corpusRLAtxt99 - : A efectos de evaluar la robustez de los resultados obtenidos en cuanto a su magnitud y a su signo, la [38]Tabla V nos muestra en sus últimas dos columnas cuáles son los resultados que se obtienen de aplicar un modelo de probabilidad lineal. Como vemos, éstos son idénticos a los obtenidos en el modelo logit en lo que se refiere a los signos de las probabilidades marginales, y también coinciden con él en lo que atañe a la significación de las principales variables ("Tango" es la única variable significativa al 1%, y "Acento" es la única variable significativa adicional al 5% ). Las probabilidades marginales obtenidas son, sin embargo, un poco mayores en valor absoluto en el modelo lineal que en el logístico (0,67015 en vez de 0,51245; y -0,11310 en vez de -0,04763), si bien esto puede estar indicando cierta distorsión inducida por la regresión lineal que se suaviza en el caso base no lineal. Ambos modelos tienen un coeficiente R cuadrado bastante similar (0,40351 y 0,46576), que puede
Evaluando al candidato logit:
1) probabilidad: 8 (*)
2) variable: 6 (*)
4) marginales: 3
5) lineal.: 3
7) probabilidades: 3
8) lineal: 3
9) variables: 3 (*)
logit
Lengua: spa
Frec: 21
Docs: 6
Nombre propio: / 21 = 0%
Coocurrencias con glosario: 3
Puntaje: 4.082 = (3 + (1+4.90689059560852) / (1+4.4594316186373)));
Candidato aceptado