¿Cómo elijo probit o logit?

La elección entre logit y probit a menudo depende de la naturaleza de los datos y de los supuestos subyacentes del modelo. Se prefiere Logit al modelar directamente la probabilidad de un evento, ya que proporciona una interpretación más intuitiva de los coeficientes en términos de probabilidades logarítmicas.

Por el contrario, se prefiere el método probit cuando se cree que el resultado binario depende de una variable gaussiana subyacente. Este supuesto permite una interpretación más directa de la variable latente, lo que puede resultar útil en determinadas aplicaciones.

Los modelos logit y probit son dos métodos comúnmente utilizados en el análisis estadístico, particularmente en el campo de la econometría. Cada modelo emplea una función diferente para estimar la probabilidad de que ocurra un evento.

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Logit utiliza una función logística, que se caracteriza por una curva en forma de S que oscila entre 0 y 1. Esta función es muy adecuada para modelar las probabilidades logarítmicas o la probabilidad de un evento directamente, ya que naturalmente limita la salida dentro del rango de probabilidad válido.