Pourquoi choisir probit ou logit ?

Plus précisément, la courbe probit a tendance à se rapprocher des axes à un rythme plus lent, indiquant une transition plus progressive des probabilités faibles aux probabilités élevées. En revanche, la courbe logit se rapproche plus rapidement des axes, reflétant une augmentation ou une diminution plus forte des probabilités prédites.

La principale distinction entre les deux modèles réside dans leurs fonctions de liaison, qui régissent la relation entre la variable dépendante et les variables explicatives.

La régression logistique présente une caractéristique de queue légèrement plus plate, ce qui signifie qu'à mesure que les valeurs des variables explicatives approchent des limites extrêmes, la probabilité prédite par le modèle change plus progressivement par rapport au modèle probit.

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En matière d'interprétabilité, le modèle logit offre une interprétation plus simple et plus intuitive. Les coefficients logit peuvent être directement interprétés comme la variation des log-cotes de la variable dépendante se produisant pour une augmentation d'une unité de la variable explicative, en maintenant toutes les autres variables constantes.