Quelle est la différence entre logit et probit LPM ?
J'essaie de comprendre la distinction entre logit et probit LPM. Je sais qu'ils sont tous deux utilisés dans la modélisation statistique, mais qu'est-ce qui les distingue les uns des autres en termes d'approche et d'application ?
Le probit ou le logit sont-ils meilleurs ?
J'essaie de choisir entre utiliser probit et logit pour mon analyse statistique. Je veux savoir lequel est le mieux adapté à mes besoins.
Quelle est la différence entre probit et logit dans R ?
J'essaie de comprendre la distinction entre probit et logit dans le langage de programmation R. Plus précisément, je veux savoir en quoi ils diffèrent en termes d'utilisation, d'interprétation et d'hypothèses qu'ils font à propos des données.
Le probit est-il meilleur que le logit ?
J'explore des modèles statistiques pour la classification binaire et je suis partagé entre l'utilisation du probit et du logit. J'ai entendu dire qu'ils avaient des hypothèses et des atouts différents. Je veux savoir si le probit est supérieur au logit dans certaines situations.
Pourquoi logit est-il meilleur que LPM ?
Je veux comprendre pourquoi Logit est considéré comme un meilleur choix que LPM. Quels sont les avantages du logit par rapport au LPM qui en font une option privilégiée ?