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模型是指二分类问题的逻辑回归模型，其数学表达式为：

$$P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-\sum_{j=1}^p b_j X_j}}$$

其中，$X_j$表示第$j$个自变量，$b_j$表示对应的回归系数，$Y$表示二分类变量，$P(Y=1|X)$表示在给定自变量$X$的条件下，$Y$取值为1的概率。

根据题意，$X$是$p$元标准正态分布，即$X_j$服从均值为0，方差为1的正态分布。因此，我们可以得到$X_j$的概率密度函数为：

$$f(x_j)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x_j^2}{2}}$$

接下来，我们需要利用最大似然估计方法来求解模型的参数$b$。假设我们有$n$个样本$(X_i, Y_i)$，其中$Y_i$取值为0或1，$X_i$为$p$维向量，表示第$i$个样本的自变量。根据最大似然估计的原理，我们需要找到一组参数$b$，使得样本的似然函数最大。

对于一个样本$(X_i, Y_i)$，其似然函数为：

$$L_i(b)=P(Y_i|X_i;b)=\begin{cases}
1-P(Y_i=0|X_i;b) & Y_i=1 \\
P(Y_i=0|X_i;b) & Y_i=0
\end{cases}$$

其中，$P(Y_i=0|X_i;b)=1-P(Y_i=1|X_i;b)$。将Porbit模型代入上式中，得到：

$$L_i(b)=\begin{cases}
\frac{1}{1+e^{-\sum_{j=1}^p b_j X_{ij}}} & Y_i=1 \\
1-\frac{1}{1+e^{-\sum_{j=1}^p b_j X_{ij}}} & Y_i=0
\end{cases}$$

将所有样本的似然函数乘积作为目标函数，即：

$$L(b)=\prod_{i=1}^n L_i(b)$$

我们需要通过优化目标函数$L(b)$来求解$b$的最大似然估计值。这里可以采用梯度下降等优化算法来求解。