logit函数（logit函数和logistic函数）

1. logit和probit的区别
2. logit模型需要什么软件
3. s型曲线函数表达
4. 交通方式划分预测常用的方法

logit和probit的区别

Logit和Probit是两种预测二元分类的概率模型。它们的区别在于所使用的累积分布函数不同。

Logit模型使用logistic函数作为累积分布函数，而Probit模型则使用标准正态分布函数。logistic函数是一个S形的曲线，而标准正态分布函数是一个钟形曲线。

在实际情况中，logit模型更为常用，因为计算量更小且更容易解释。 但是，在样本容量较小的情况下，Probit模型可能会有更好的性能。

总的来说，两种模型都可以用来建立二分变量的概率模型，而选择哪种模型需要考虑到数据的性质以及具体的应用场景。

logit模型需要什么软件

Pythonbiogeme，专为通用参数模型而设计。模型和似然函数的规范基于python编程语言的扩展。一系列离散选择模型经过预编码，易于使用。

Bisonbiogeme，用于估计预定离散选择模型列表的参数，如logit，二进制概率，嵌套logit，交叉嵌套logit，多元极值模型，多元极值模型的离散和连续混合，具有非线性效用函数的模型，为面板数据和异方差模型设计的模型。它基于模型规范的正式和简单语言。

Biogeme是一款开源免费软件，专为参数模型的最大似然估计而设计，特别强调离散选择模型。该软件有两个版本可供使用。

s型曲线函数表达

S型曲线

S型曲线（S-Curve）多存在于分类评定模型（Logit model），逻辑回归（Logistic regression）模型，属于多重变数分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。

交通方式划分预测常用的方法

交通方式划分预测方法可以分为两大类:一类是以

统计学为基础的集计方法(aggregate method)，另

一类是以概率论为基础的非集计方法(disaggregate

method)。其中Logit模型形式简单，在实践中的到

广泛的应用。

在Logit模型中可供选择的交通方式叫做选择枝(alt

ernative)，每个选择枝都有一个用来衡量其优越性

的效用函数.假设各个选择枝的效用随机项相互独

立且服从二重指数分布，则通过数学推导可以建立

下述Logit模型。

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