¿Por qué elegir probit o logit?

Específicamente, la curva probit tiende a acercarse a los ejes a un ritmo más lento, lo que indica una transición más gradual de probabilidades bajas a altas. Por el contrario, la curva logit se acerca a los ejes más rápidamente, lo que refleja un aumento o disminución más pronunciados en las probabilidades predichas.

La principal distinción entre los dos modelos radica en sus funciones de enlace, que gobiernan la relación entre la variable dependiente y las variables explicativas.

La regresión logística exhibe una característica de cola ligeramente más plana, lo que significa que a medida que los valores de las variables explicativas se acercan a límites extremos, la probabilidad predicha por el modelo cambia más gradualmente en comparación con el modelo probit.

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Cuando se trata de interpretabilidad, el modelo logit ofrece una interpretación más simple e intuitiva. Los coeficientes logit se pueden interpretar directamente como el cambio en las probabilidades logarítmicas de la variable dependiente que ocurre ante un aumento de una unidad en la variable explicativa, manteniendo constantes todas las demás variables.