¿Cuál es la diferencia entre regresión probit y regresión logística?

La diferencia entre probit y logística es: diferentes significados, diferentes usos y diferentes énfasis.

1. Diferentes significados

1. probit: unidad de probabilidad.

2. Logística: lógica matemática (simbólica).

2. Diferentes usos

1. probit:

El modelo probit obedece a la distribución normal. Ambos modelos son modelos de uso común para modelos de elección discreta. Sin embargo, el modelo logit es simple y directo y tiene aplicaciones más amplias. Además, cuando la variable dependiente es una variable nominal, no existe una diferencia esencial entre Logit y Probit y, por lo general, se pueden utilizar indistintamente. La diferencia radica en las funciones de distribución utilizadas. La primera supone que las variables aleatorias obedecen a una distribución de probabilidad lógica, mientras que la segunda supone que las variables aleatorias obedecen a una distribución normal.

2. Logística: el modelo Logit es el modelo de elección discreta más antiguo y actualmente es el modelo más utilizado. El modelo logit fue derivado por primera vez por Luce (1959) basándose en las características del IIA; Marschark (1960) demostró la coherencia del modelo logit con la teoría de la utilidad máxima. Marley (1965) estudió la relación entre la forma del modelo y la distribución de; elementos de utilidad no deterministas.

3. Diferentes énfasis

1. Probit: La unidad estadística se calcula en base a la desviación del promedio de la distribución de frecuencia normal.

2. Logística: uno de los modelos de elección discreta, el modelo Logit es el primer modelo de elección discreta.