Page 77 - Diagnóstico y valoración económica del turismo alternativo en los Prismas Basálticos

aspectos metodológicos 77 Y = X Â' + e , i=1, 2, 3,…, n, i i i con: con 1 con probabilidad p p ad probabilid Y i =    probabilid con ad  0 con probabilidad 1-p 1 − p P p p = e + Supóngase que se desea modelar dicha probabilidad como: , donde es la pro- i i i i p babilidad observada, y es la probabilidad esperada. Es decir: P = F(X 'B)+е, donde F denota i i i una función de distribución acumulativa. Con la elección del modelo probabilístico. Surge una alternativa que es el modelo Logit, fue el usado en el presente trabajo de investigación; el modelo emplea la distribución logística: − F (X '  ) = ∫ X ' i  exp ( ) t dt = 1 i − ∞ [ + exp1 ( )] t 2 1 − exp (− X i '  ) − Estimación máximo-verosímil La función de verosimilitud de la muestra es: n n i ∏ Y L = ∏ f ( ) = p i Y i ( −1 p i ) 1 − Y i i=1 i=1 n Y = ∏ F (X Β' ) [ −1 F (X Β ' )] 1 − Y i i i i i=1 Tomando logaritmos naturales se tiene: Para maximizar la función de verosimilitud, debido a que el logaritmo es una función monó- tona, se sabe que el problema es equivalente a maximizar el logaritmo de la función de verosimi- Universidad Autónoma de Chiapas