Logit Model

定义 Definition

Logit model（对数几率模型）是一类用于二分类或离散选择问题的统计/计量模型。它通过把事件发生的概率 (p) 转换为对数几率 (\log\frac{p}{1-p})，并将其表示为自变量的线性组合，从而估计各因素对“发生/不发生”（或多类别选择）的影响。最常见形式与Logistic 回归密切相关（在很多语境中几乎等同），也有多项/条件 logit 等扩展。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈloʊdʒɪt ˈmɑːdəl/

例句 Examples

The logit model predicts whether a customer will churn.
Logit 模型用于预测客户是否会流失。

Using a logit model, we estimate how income and education affect the probability of voting, controlling for age and region.
使用 logit 模型，我们在控制年龄和地区后，估计收入与教育如何影响投票的概率。

词源 Etymology

logit一词来自 log-odds（“对数几率”）：把“odds（几率）” (p/(1-p)) 取对数得到 logit。该概念在20世纪中期的统计学中被系统化，用于把概率问题转化为便于线性建模的形式；model源自拉丁语 modellus（“尺度、模式”），在科学中指用于解释与预测的数学框架。

相关词 Related Words

• Logistic Regression
• Odds Ratio
• Log-Odds
• Probit Model
• Binary Classification
• Maximum Likelihood
• Generalized Linear Model
• Discrete Choice

文献作品 Literary / Notable Works

• Applied Logistic Regression（Hosmer, Lemeshow & Sturdivant）：系统讨论 logit/逻辑回归模型及其诊断方法。
• Discrete Choice Methods with Simulation（Kenneth Train）：在离散选择理论中大量使用（条件）logit 模型。
• Microeconometric Analysis（Cameron & Trivedi）：在微观计量经济学中讲解 logit 模型与估计。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani & Friedman）：在分类方法章节中讨论 logistic/logit 相关模型。