Modelos Logit y Probit en Excel: cuándo usar cada uno
Logit y Probit son dos de los modelos de elección binaria más usados en econometría, riesgo crediticio y estudios de mercado. En la práctica se estiman casi siempre con software estadístico especializado; en Excel es posible construirlos usando Solver y funciones de probabilidad acumulada, aunque el proceso exige un manejo avanzado de la herramienta.
¿Qué tienen en común?
Los dos modelos estiman la probabilidad de que ocurra un evento (por ejemplo, que un cliente pague un crédito o no) en función de una o varias variables explicativas, y ambos requieren estimación por máxima verosimilitud en vez de mínimos cuadrados.
La diferencia clave
Logit usa la función logística para transformar la probabilidad, mientras que Probit usa la función de distribución acumulada normal. En la práctica, ambos suelen dar resultados muy similares; la elección depende del supuesto distribucional que mejor se ajuste al problema concreto.
Cómo se estima en Excel
La estimación se hace maximizando la función de log-verosimilitud con Solver, ajustando los coeficientes del modelo hasta encontrar el máximo — un proceso que reviso en detalle en las sesiones de Excel PRO, junto con el método de Newton-Raphson que sustenta esta optimización. El nivel de dificultad depende del tamaño del modelo y del número de variables: conviene revisar el caso concreto antes de asumir que se resuelve tan fácil como un ejemplo simple, y en algunos casos el resultado será que conviene un software estadístico especializado en vez de Excel.