邏輯回歸模型
Logit模型，也稱為邏輯回歸模型（Logistic Regression Model），是一種用於預測二元或多元離散因變數基於一組解釋變數的統計模型。
Logit模型基於Logistic函式（或Sigmoid函式），能夠捕捉變數之間的非線性關係，適用於多種領域，如社會學、生物統計學、臨床醫學、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等。Logit模型可以分析雙變數或多變數問題，尤其是當變數之間存在非線性關係時，它能夠根據給定的觀測值預測結果為1或0，即預測的結果可以是預先定義的結果之一，如成功和失敗。
此外，Logit模型與Probit模型類似，都可用於預測分類輸出，但Logit模型基於Logistic函式或Sigmoid函式，可以擬合更多數據類型，特別是多類分類問題，而Probit模型則基於常態分配，更適合二分類問題。