¿Puedes utilizar indistintamente los métodos de regresión logística y regresión lineal? En caso afirmativo, ¿en qué situaciones?
Aunque el objetivo sea binario, podemos seguir utilizando modelos de regresión lineal si la importancia del modelo es sólo predecir las estimaciones de clasificación. Tomemos un ejemplo en el que tu jefe quiere que encuentres al 20% o 30% de tus mejores clientes basándose en quién es probable que responda a una oferta por correo electrónico. No necesitas predecir quién va a responder y quién no. En este caso, tienes que ordenar a tus clientes de mayor a menor probabilidad de respuesta y darle a tu gestor el 20 ó 30% superior. Así que en este caso, y o la variable dependiente es sólo la puntuación logit o las estimaciones de la clasificación. Sin embargo, si la idea es predecir las decisiones (es decir, la clasificación de las clasificaciones predichas en decisiones), entonces necesitamos el modelo de regresión logística para calcular las estimaciones de predicción basándonos en la función logística que utiliza la puntuación logit. A continuación, utilizando un valor umbral adecuado, estas estimaciones de predicción pueden convertirse en decisiones.