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1. En un modelo logit, los efectos marginales de una variable explicativa sobre la probabilidad de que ocurra el hecho estudiado, no dependen del parámetro beta estimado.

Falso. Los efectos marginales en este modelo dependen tanto de la función de densidad como de los parámetros estimados del modelo.

2. Para realizar una estimación de un modelo de variable dependiente limitada, los resultados obtenidos a partir de la estimación logit son iguales a una estimación probit.

Falso. Ambos modelos arrojan resultados distintos dado que se obtienen a partir de diferentes función de distribución, en el caso logit de la logística y en el caso probar una distribución normal.

3. Las pruebas de significancia individual dejan de ser relevantes en los modelos logit/probit, dado que lo relevante son las pendientes no los parámetros estimados.

Falso, a pesar de que los parámetros estimados dejan de ser los efectos marginales, su significancia individual sigue siendo relevante a la hora de interpretar los efectos marginales que si dependen de los betas estimados y la función de densidad.

4. En un modelo logit al trabajar con una distribución de tipo logística, los efectos marginales se interpretan como el impacto en la probabilidad de existo del fenómeno a estudiar ante un cambio porcentual en la variable independiente.

Falso. Puede ser un cambio porcentual o unitario depende como este estimado el modelo.

5. Si en un modelo logit al realizar el test de significancia global (test de verosimilitud), resulta que el modelo es significativo globalmente al 1%, entonces el modelo es muy bueno.

Falso, la significancia global no es una medida de que tan bueno es un modelo, si no que indica que las variables independientes incluidas en el modelo generan en conjunto un impacto en la probabilidad de éxito de la variable estudiada.

6. En un modelo logit, los parámetros estimados representan el efecto marginal de las variables independientes sobre la variable dependiente, solamente cuando los parámetros son estadísticamente significativos

Falso, en la modelo Logit y el probit los parámetros betas no son los efectos marginales, este se deben calcular utilizando la función de densidad.

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