probit和logit的区别

Probit和Logit都是广义线性模型（GLM）中用于建模二元响应变量的方法，它们之间的区别在于概率分布函数的不同。

Probit模型假设响应变量服从正态分布的累积分布函数（CDF），而Logit模型则假设响应变量服从逻辑斯蒂分布的CDF。

在实践中，Probit模型通常用于建模连续响应变量，而Logit模型更常用于建模二元响应变量。此外，Logit模型的计算效率更高，因为逻辑斯蒂分布的CDF有一个简单的解析形式，而正态分布的CDF则需要数值积分才能计算。