那么probit模型生成曲线的简单代码可以也向我展示吗

当然可以，Probit模型是一种常用的二元响应变量回归模型，其结果通常会转换为概率形式。同样我们可以利用Python中的`scipy.stats.norm`来创建正态分布的概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)，进而得到Probit模型的曲线。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 假设我们有一个Probit模型的截距和斜率
intercept = 0.5
slope = 1.0

# 创建X值范围
x_values = np.linspace(-4, 4, 1000)  # 可以调整范围和分辨率

# 根据Probit公式计算预测值
y_values = intercept + slope * norm.pdf(x_values) / norm.cdf(intercept + slope * x_values)

# 绘制正态分布曲线和Probit模型曲线
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x_values, norm.pdf(x_values), label='Normal PDF', color='blue')
plt.plot(x_values, y_values, label='Probit Model', color='red')

# 添加信息
plt.title('Probit Model Curve with Normal Distribution Background')
plt.xlabel('Z Score')
plt.ylabel('Probability')

# 图例
plt.legend()
plt.show()

这个代码生成了两个曲线，一个是标准正态分布的PDF，另一个是Probit模型的结果。当X值增大时，Probit模型预测的概率接近于1，因为正态分布的CDF在正值区域接近1。