Como se ha visto, el MLP tiene infidad de problemas, tales como (1) la no normalidad de los ui, (2) la heteroscedasticidad de ui, (3) la posibilidad de que Yi se encuentre por fuera del rango 0-1 y (4) los valores generalmente bajos de R². Pero estos problemas se pueden resolver. Por ejemplo, se puede utilizar el MCP para resolver el problema de heteroscedasticidad o incrementar el tamaño de la muestra y minimizar así el problema de la no normalidad. Recurriendo a las técnicas de mínimos cuadrados restringidos o de programación matemática, es posible hacer que las posibilidades estimadas se encuentren dentro del intervalo 0-1.
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