Enquanto o modelo cujo regressando é quantitativo tem como objetivo estimar seu valor esperado condicionado aos regressando, no modelo cujo regressando é qualitativo o objetivo é encontrar a probabilidade com que determinado evento aconteça.

No modelo logit, o coeficiente angular mede a variação do regressando em resposta a uma unidade de variação do regressor; já o intercepto é o valor do logaritmo das chances favoráveis a Y=1 quando X=0.

Quando trabalhamos com dados individuais (microdados), a estimação do logit por MQO é impossível; mas, quando lidamos com dados agrupados, a estimação do logit por MQO é sempre possível.

A medida convencional de qualidade de ajustamento, R², não faz muito sentido em modelos com regressando binário. pode-se utilizar outras medidas, como o pseudo R², mas e importante considerar que em tais modelos a qualidade do ajustamento e secundária

Visto que o método MQO não e adequado para modelos como o logit, se faz necessário realizar a estimação por outro método, como, por exemplo, o da máxima verossimilhança, ideal para grandes amostras.