如何建立logit模型 什么是“logit模型”？

什么是“logit模型”？

Logit模型是离散选择模型之一。Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广泛的离散选择模型。

是社会学、生物统计学、临床、定量心理学、计量经济学、市场营销学等统计实证分析的常用方法。Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广泛的模型。logit模型是Luce（1959）根据IIA的特点首次提出的，marschark（1960）证明了logit模型与最大效用理论的一致性。

logit模型之所以被广泛应用，主要是因为它的概率表达式明确，求解速度快，应用方便。

lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的应用范围有何不同？

logit模型估计的系数=probit模型估计的系数*1.65上述关系是确定的。然而，LPM模型在理论上设置错误，估计系数不一致。理论上，它与Logit（probit）模型的估计系数无关。一般来说，数量上差别不大，但系数的显著性往往不同。

mlogit和probit的区别？

logit模型，又称logistic模型，服从logistic分布。

概率模型服从正态分布。

这两种模型通常用于离散选择模型。但logit模型简单直接，应用更为广泛。

离散选择模型的软件有很多，如LIMDEP、elm、nlogit等，SPSS18.0可以做二元和多元logit模型。

Stata、SAS、Guass可以做logit模型。

入门级软件是SPSS和elm，后者可以进行多重logit和层次logit。但elm必须购买注册号才能使用。

如何用spss进行logit模型做预测？

二元逻辑回归1。打开数据，然后单击：analyze--region--binary logistic打开binary regression对话框。

2. 将因变量和自变量放入网格列表中，顶部为因变量，底部为自变量（单变量拉入一，多因素拉入多）。三。设置回归方法，在这里选择最简单的方法：回车，这意味着所有变量一次包含在方程中。其他方法是循序渐进的。4等级数据和连续数据不需要设置虚拟变量。需要为多类变量设置虚拟变量。有四种类型的伪变量ABCD，以a为参考，那么解释是B是否对a有影响，C是否对a有影响，D是否对a有影响。在选项中选择至少95%置信区间。单击“确定”。区别如下；

1。含义不同

logistic回归是一个概率模型，是一个非线性表达式，它的线性表达式是logit回归。Logistic回归计算P，logit回归计算logit（P）。Logistic回归分析是研究二元（可推广到多分类）观测结果与一些影响因素之间关系的多元分析方法。

2、引用是不同的

logit指的是其中一个选项作为另一个选项的引用，而logistic指的是一件事情没有发生的事实作为这个事情的引用。模型是完全一致的。然而，由于logit选择一个选项作为参考，因此模型中的一个参数对应两个变量，这两个变量分别对应于两个选项。logistic的参考对象是事件的不发生，即事件本身，所以一个参数只对应一个变量。但本质是完全一样的。

3、logistic模型的左边是赔率的对数，左边是概率。

Logit模型右侧为线性结构，而logistic模型右侧为非线性结构。

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