时间：2024-08-31 09:01:38
probit模型与logit模型的区别
Probit模型与Logit模型的主要区别在于它们所使用的分布函数和解释系数的方式：
1. 分布函数：Logit模型使用Logistic分布函数来连接自变量和二元响应变量之间的关系，而Probit模型则使用正态分布函数。
2. 解释系数：当解释Probit模型时，各系数代表着在隐变量上提高了多少标准差对P(Y = 1)的影响。当解释Logit模型时，每个系数表示因为单位变化而导致的log odds的变化大小。
尽管Probit和Logit方法采用不同的连续分布函数，但其核心思想是非常类似的，即通过对响应变量的概率建模，对感兴趣的输出和输入之间的内在联系进行建模，并使用通常最大似然的参数拟合方法估计这些模型参数。因此，这两种方法通常被用于相同的建模问题并产生类似的预测结果。
