Le probit est-il meilleur que le logit ?

Les modèles Logit et Probit partagent une similitude fondamentale dans leur objectif et leur application, mais ils diffèrent considérablement dans la distribution sous-jacente qu'ils utilisent. Le modèle Logit utilise la distribution logistique standard cumulative, notée F, pour analyser et prédire les résultats binaires.

D'autre part, le modèle Probit adopte la distribution normale standard cumulative, représentée par Φ, pour son cadre analytique. Malgré cette distinction mathématique, les deux modèles remplissent des fonctions similaires et donnent souvent des résultats comparables dans des applications pratiques.

L'objectif principal des modèles d'événements Logit et Probit. est

Lors de l'interprétation des résultats des modèles Logit et Probit, l'accent est mis sur l'effet combiné de toutes les variables incluses dans le modèle. Cet effet cumulatif indique si l’impact global de ces variables, prises ensemble, est significativement différent de zéro. Un résultat statistiquement significatif implique que le modèle est capable d'expliquer la variation de la variable dépendante au-delà du hasard.

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