probit模型结果怎么分析（probit）

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1、probit与logistic的区别为：意思不同、用法不同、侧重点不同。

2、一、意思不同probit：概率单位。

3、2、logistic：数理（符号）逻辑。

4、二、用法不同probit：probit模型服从正态分布。

5、两个模型都是离散选择模型的常用模型。

6、但logit模型简单直接，应用更广。

7、而且，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。

8、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。

9、2、logistic：Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。

10、Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的；Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性；Marley（1965）研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系。

11、三、侧重点不同probit：根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位。

12、2、logistic：离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型。

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