As limitações do modelo de probabilidade linear em relação aos modelos PROBIT ou LOGIT incluem: 1. Previsões fora do intervalo [0, 1]: O modelo de probabilidade linear pode gerar previsões que não estão restritas ao intervalo entre 0 e 1, o que não faz sentido para uma variável binária. 2. Heterocedasticidade: O modelo de probabilidade linear assume variância constante dos erros, mas, na prática, a variância pode variar com os valores preditores, levando a estimativas ineficientes. 3. Relação não linear: O modelo de probabilidade linear assume uma relação linear entre as variáveis independentes e a probabilidade de sucesso, enquanto os modelos PROBIT e LOGIT permitem relações não lineares. 4. Interpretação das estimativas: As estimativas do modelo linear não são facilmente interpretáveis em termos de probabilidades, ao contrário dos modelos PROBIT e LOGIT, que fornecem odds ratios. Essas limitações tornam os modelos PROBIT e LOGIT mais adequados para modelar variáveis dependentes binárias.