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Este artículo contiene aplicaciones de modelos Tobit y Poisson al igual que otros modelos de probabilidad como Probit y Logit.

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Una revisión de modelos econométricos aplicados al análisis de demanda y utilización de servicios sanitarios

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El modelo de regresión censurada o modelo Tobit, supone un valor de censura igual a 0, indicando que la información relevante para el estudio se encuentra en los valore superiores al valor de censura.

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El método de estimación a seguir es el de máxima verosimilitud (MV) que podría ofrecer estimadores inconsistentes si la función de probabilidad no esta bien especificada.

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El método de estimación a seguir es el de máxima verosimilitud (MV) que podría ofrecer estimadores inconsistentes si la función de probabilidad no esta bien especificada.

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El modelo Poisson asume una variable aleatoria Y, la misma que solo puede tomar valores enteros positivos.

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La distribución del Poisson está determinada completamente por su media, es decir todos las probabilidades están determinadas por la media.

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Bajo el supuesto de varianza proporcional a la media  el ajuste de los errores estándar  de MV da por resultado a los errores estándar de los modelos lineales generalizados (GML). 

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El modelo Poisson se utiliza en situaciones donde los sucesos son impredecibles o de ocurrencia aleatoria. En otras palabras no se desconoce el total de posibles resultados.

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Permite determinar la probabilidad de ocurrencia de un suceso con resultado discreto.

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Es muy útil cuando la muestra o segmento n es grande y la probabilidad de éxitos p es pequeña.

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Los β del modelo Tobit miden los efectos marginales de las variables
explicativas sobre la variable explicada Y.

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El modelo Tobit debe cumplir con los supuestos de normalidad y homocedasticidad.

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El modelo Tobit debe cumplir con los supuestos de normalidad y homocedasticidad.

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La estimación del modelo Tobit sigue el método de máxima verosimilitud eficiente y
consistente.

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El modelo Tobit se emplea en contextos en los que la variable dependiente es parcialmente continua pero presenta uno o varios puntos probabilísticos positivos.

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La censura aparece debido a la no observabilidad de la variable dependiente en una parte de los valores en los que esta está definida.