probit模型
今天看計算廣告學，談到最大熵與指數簇的一些關系，網上查資料，期間發現這個probit模型的概念，以前竟然完全沒聽過。因此花點時間來搞懂，網上的資料并不是很詳細，因此形成一篇，分享給大家。
probit
probit：多元概率比回歸模型。學習一定要和logit regression進行對比，都是一種廣義線性模型，事件發生的概率依賴于解釋變量，既概率轉化函數P(Y=1)=f(x)
,關鍵點就是這里不同，前者的f(x)是正態函數的積分，后者是logit函數。
probit模型
logit模型
其中x是自變量線性函數.
這二者效果上大多數是一樣的，但當自變量x值比較大時，正態分布對Z的敏感性較低，logit模型可以緩解這種現象。
x=β0+β1x1+...+βkxk
總結：probit和logit很相似，區別就在于轉化函數用的不一樣，因此模型的名稱也不一樣。
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