logit模型的原理及应用（logit模型）

大家好，我是小新，我来为大家解答以上问题。logit模型的原理及应用，logit模型很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。

2、首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。

3、其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。