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Modelo Logit

Genera el código R o Stata para estimar un modelo Logit (variable dependiente binaria 0/1).

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Variables independientes
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¿Cuándo se usa un modelo Logit?

El modelo Logit se utiliza cuando la variable dependiente es binaria, es decir, toma solo dos valores (0 y 1): aprobar o no un examen, conceder o denegar un crédito, comprar o no un producto. En lugar de predecir un número cualquiera, el Logit modela la probabilidad de que ocurra el suceso, garantizando que esa probabilidad quede siempre entre 0 y 1 mediante la función logística.

Por eso no conviene usar una regresión lineal corriente (el llamado modelo lineal de probabilidad) con una dependiente binaria: puede dar probabilidades por debajo de 0 o por encima de 1 y genera heterocedasticidad por construcción. El Logit resuelve ambos problemas.

Cómo interpretar los coeficientes

A diferencia de MCO, los coeficientes del Logit no se leen directamente como el cambio en la probabilidad. Lo que sí indican de forma inmediata es el signo: un coeficiente positivo significa que la variable aumenta la probabilidad del suceso. Para cuantificarlo hay dos vías habituales: las razones de probabilidad (odds ratios), que se obtienen con exp() del coeficiente en R o con la opción or en Stata, y los efectos marginales, que en Stata se calculan con margins, dydx(*).

La sintaxis generada, explicada

En R, el Logit se estima con glm() indicando family = binomial(link = "logit"), y summary() muestra los resultados. Si activas los errores robustos, el código usa coeftest() con la matriz sandwich. En Stata, basta el comando logit con la dependiente y los regresores; la opción vce(robust) aplica errores robustos y noconstant elimina la constante.

Errores frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Logit o Probit? Dan resultados muy parecidos; el Logit se prefiere cuando interesan las odds ratios.

¿Cómo obtengo las odds ratios? Con exp(coef(modelo)) en R o logit ..., or en Stata.

¿Puedo usar errores robustos? Sí, marca la casilla correspondiente; es común en la práctica aplicada.