Как интерпретировать коэффициенты в логит и пробит моделях?

Интерпретация коэффициентов в логит- и пробит-моделях отличается: vitalflux.com

1. Логит-модель. vitalflux.com Коэффициенты в такой модели можно интерпретировать как отношения шансов. vitalflux.com Изменение предиктора на одну единицу меняет шансы наступления события на величину, равную экспоненте коэффициента. vitalflux.com Например, если коэффициент равен 0,693, то при увеличении предиктора на единицу шансы наступления события увеличатся примерно в два раза (поскольку e^0,693 ≈ 2). ssl-team.com

2. Пробит-модель. vitalflux.com Коэффициенты в такой модели представляют собой изменение значения Z-критерия (из стандартного нормального распределения) при изменении предиктора на одну единицу. vitalflux.com Такая интерпретация менее интуитивна, чем интерпретация с точки зрения отношений шансов. vitalflux.com

Для полного понимания модели простого чтения значений коэффициентов недостаточно. ssl-team.com Необходимо рассматривать отношения шансов, предельные эффекты, значимость переменных и их взаимодействие. ssl-team.com