¿Cuál es la diferencia entre probit y logit en R?

A pesar de estos diferentes supuestos, los estudios empíricos han demostrado consistentemente que los modelos probit y logit tienden a producir efectos marginales muy similares. Los efectos marginales representan el cambio en la variable dependiente causado por un cambio unitario en una de las variables independientes, manteniendo constantes todas las demás variables.

Esta similitud en los efectos marginales sugiere que, en muchas aplicaciones prácticas, la elección entre los modelos logit y probit puede no afectar significativamente la interpretación de los resultados. Sin embargo, la elección del modelo aún debe guiarse por los supuestos y características específicos de los datos disponibles.

La distinción fundamental entre los modelos logit y probit gira en torno a la supuesta distribución de errores dentro de sus respectivos marcos. El modelo logit opera bajo la premisa de una distribución logística estándar de errores, que se caracteriza por una curva en forma de sigmoide.

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Por el contrario, el modelo probit adopta una distribución Normal de errores, más comúnmente conocida como curva en forma de campana. Esta diferencia en la distribución del error subyacente es crucial para determinar la idoneidad de cada modelo para propósitos analíticos específicos.