En una regresión logística que predice el abandono, un coeficiente vale 0,7. ¿Qué significa eso realmente?

Un coeficiente de 0,7 significa que un aumento de una unidad en ese predictor multiplica las probabilidades relativas de abandono por e elevado a 0,7, unas 2,0, manteniendo fijos los demás predictores. Es un cambio en el log de las probabilidades relativas, no en la probabilidad. El efecto sobre la probabilidad depende de dónde partas, ya que la curva logística es más empinada cerca de 0,5 y casi plana en los extremos.

Lo exponencias. E elevado a 0,7 es en torno a dos, así que un aumento de una unidad en ese predictor duplica más o menos las probabilidades relativas de abandono, con todo lo demás constante. La parte que siempre digo después es que duplicar las probabilidades relativas no es duplicar la probabilidad. Si un cliente está en un 2 por ciento de probabilidad de abandono, duplicar las probabilidades relativas lo lleva a un 4 por ciento aproximadamente. Si ya está en el 50 por ciento, lo lleva al 67 por ciento. Mismo coeficiente, significado muy distinto en el mundo real, porque la curva logística no es lineal en probabilidad. Luego dos matices. ¿Una unidad de qué? Si estandaricé la variable, eso es una desviación típica, así que lo reformularía en las unidades originales antes de decirle nada a ningún interesado. Y mantener todo lo demás fijo hace mucho trabajo: si esta variable está enredada con la antigüedad, ningún cliente se mueve de verdad solo por este eje, así que prefiero mostrar probabilidades predichas en combinaciones realistas de variables antes que citar el coeficiente en bruto.