Comment choisir probit ou logit ?

Les critères de sélection des modèles sont également des outils précieux pour faire la distinction entre les modèles logit et probit. Ces critères, tels que le critère d'information d'Akaike (AIC) ou le critère d'information bayésien (BIC), fournissent une mesure quantitative de la qualité de l'ajustement de chaque modèle. En comparant les scores des critères, les chercheurs peuvent sélectionner le modèle qui correspond le mieux aux données.

La distinction entre les modèles logit et probit implique d'évaluer leurs caractéristiques uniques. Une approche consiste à examiner de près les propriétés de leurs distributions respectives. Cet examen peut révéler des différences clés qui éclairent le choix du modèle pour une analyse donnée.

Une autre stratégie pour distinguer les modèles logit et probit consiste à utiliser des techniques d'inférence statistique. Ces techniques permettent aux chercheurs de comparer les modèles et de prendre des décisions éclairées basées sur les résultats de tests d'hypothèses ou de critères de sélection de modèles.

Les tests d'hypothèses sont une méthode couramment utilisée dans l'inférence statistique. Lorsqu'elle est appliquée aux modèles logit et probit, elle implique de tester des hypothèses spécifiques sur les paramètres ou les distributions des modèles. Les résultats de ces tests peuvent aider à déterminer quel modèle correspond le mieux aux données.

Le choix entre les modèles logit et probit dépend en fin de compte de la question de recherche spécifique et des caractéristiques des données. Les deux modèles ont leurs forces et leurs limites, et le modèle le plus approprié pour une analyse donnée variera en fonction du contexte.