建立X是p元标准正态分布，Y是0，1，回归系数b是（1，2，3…p的参数最大似然估计优化模型Porbit模型的具体表达式

Porbit模型是一种二元响应变量的回归模型，其目的是预测二元响应变量Y的概率。在本题中，Y是0或1，因此Porbit模型的表达式可以写为：

logit{P(Y=1|X)} = β_0 + β_1X_1 + β_2X_2 + ... + β_pX_p

其中，logit函数为logit{P(Y=1|X)} = log{P(Y=1|X) / (1 - P(Y=1|X))}，是一种将概率转换为实数的函数。

为了求解β系数的最大似然估计，可以使用逻辑回归算法。逻辑回归算法的目标是最小化损失函数，即对数似然函数的相反数。具体地，假设有n个样本，其中第i个样本的特征为Xi，标签为yi∈{0,1}，则对数似然函数可以写为：

L(β) = ∑[yi log(P(Y=1|Xi;β)) + (1-yi) log(1-P(Y=1|Xi;β))]

其中，P(Y=1|Xi;β)是根据Porbit模型得到的预测概率，可以表示为：

P(Y=1|Xi;β) = 1 / (1 + exp{-β_0 - β_1X_1 - β_2X_2 - ... - β_pX_p})

最大似然估计的目标是找到一组β参数，使得对数似然函数L(β)最大化。可以使用梯度下降算法或牛顿迭代算法来求解最优的β参数。