¿Quién sabe qué es un modelo logit?

En primer lugar, la gente suele utilizar términos como "regresión logística", "modelo logístico", "modelo de regresión logística" y "modelo logit" para referirse al mismo modelo. La única diferencia es la forma: la regresión logística estima directamente la probabilidad, mientras que el modelo Logit realiza una transformación Logit de la probabilidad. Sin embargo, el software SPSS parece llamar modelo Logit al modelo compuesto por variables independientes categóricas, mientras que el modelo con variables independientes categóricas y variables independientes continuas se denomina modelo de regresión logística. En cuanto a binario o multivariado, la clave es observar el número de categorías de variables dependientes. Multivariado es la expansión del binario.

En segundo lugar, cuando la variable dependiente es una variable nominal, no existe una diferencia esencial entre logit y probit y generalmente se pueden usar indistintamente. La diferencia radica en las diferentes funciones de distribución. El primero supone que las variables aleatorias obedecen a una distribución de probabilidad lógica y el segundo supone que las variables aleatorias obedecen a una distribución normal. De hecho, las fórmulas de estas dos funciones de distribución son muy similares y los valores de las funciones no son muy diferentes. La única diferencia es que las colas de la función de distribución de probabilidad logística son más gruesas que las de la distribución normal.