Quelle est la différence entre probit et logit dans R ?

Malgré ces hypothèses différentes, les études empiriques ont systématiquement montré que les modèles probit et logit ont tendance à produire des effets marginaux très similaires. Les effets marginaux représentent le changement de la variable dépendante provoqué par un changement d'unité dans l'une des variables indépendantes, en maintenant constantes toutes les autres variables.

Cette similitude dans les effets marginaux suggère que, dans de nombreuses applications pratiques, le choix entre les modèles logit et probit peut ne pas avoir d'impact significatif sur l'interprétation des résultats. Cependant, le choix du modèle doit toujours être guidé par les hypothèses spécifiques et les caractéristiques des données disponibles.

La distinction fondamentale entre les modèles logit et probit tourne autour de la distribution supposée des erreurs dans leurs cadres respectifs. Le modèle logit fonctionne sur la base d'une distribution logistique standard des erreurs, caractérisée par une courbe en forme de sigmoïde.

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En revanche, le modèle probit adopte une distribution normale des erreurs, plus communément appelée courbe en forme de cloche. Cette différence dans la distribution des erreurs sous-jacentes est cruciale pour déterminer l’adéquation de chaque modèle à des fins analytiques spécifiques.