py代码，某商业银行从历史贷款客户中随机抽取 78 个样本，根据设计的指标体系分别计算它们 的“商业信用支持度”（XY）和“市场竞争地位等级”（SC），对它们贷款的结果（JG）采用 二元离散变量，1 表示贷款成功，0 表示贷款失败。（数据来源“loan.csv”） （1）基于 logit 或 probit 模型研究 JG 与 XY、SC 之间的关系。 （2）试对上述模型的异方差采用稳健标准误来修正

以下是基于logit模型的代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('loan.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['XY', 'SC']]
y = data['JG']

# 建立logit模型
model = sm.Logit(y, sm.add_constant(X)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

以下是基于probit模型的代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('loan.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['XY', 'SC']]
y = data['JG']

# 建立probit模型
model = sm.Probit(y, sm.add_constant(X)).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())

对于上述模型的异方差问题，可以采用稳健标准误来进行修正。以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('loan.csv')

# 定义自变量和因变量
X = data[['XY', 'SC']]
y = data['JG']

# 建立logit模型，并采用HC3稳健标准误修正异方差问题
model = sm.Logit(y, sm.add_constant(X)).fit(cov_type='HC3')

# 输出模型结果
print(model.summary())