logit模型-logit模型含义：

blp模型、rpl模型和混合logit(mxl)三者的区别是什么?

1、混合Logit概率的推导形式等价，且具有多种解释。最常见的是基于随机系数的推导，因此，在文献中，混合Logit概率也被称作随机参数Logit概率。由此，混合Logit模型（ML）和随机参数Logit模型（RPL）被认为是相同的模型。RPL模型解决了传统Logit模型中的两个关键缺陷：IIA或随机偏好性限制。

2、混合logit模型与多项logit模型的主要区别在于可观测效用函数的公式。多项logit模型的效用函数较为简单，而混合logit模型的效用函数则包含固定和随机变量两部分，随机变量的系数不是固定的值，而是一个分布，通常假设为正态分布。

logistic回归与logit模型有什么区别?

1、主体不同 logit模型：是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。logistic模型：又称logistic回归分析，logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的。

2、Logit与Logistic回归：它们是同一概念的不同表述，都指的是用于二分类问题的Logistic回归模型。Logist：并非标准术语或模型，可能是对Logistic的误写。因此，在使用时，应明确区分Logit/Logistic回归与Logist，避免混淆。

3、意思不同 logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P，而logit回归计算的是logit（p）。logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类（可扩展到多分类）观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。

4、Logit模型和logistic模型在应用领域和特点上有所区别。Logit模型是一种离散选择模型，主要用于研究离散因变量与自变量之间的关系。与传统的线性回归模型不同，Logit模型的因变量通常是某种概率事件的发生率，而非连续数值。

Logit模型和Logistic模型有什么区别?

Logit模型和Logistic模型没有区别，它们是一回事。以下是详细的解释：Logit模型Logit模型中的“Logit”应该理解成Log-it，这里的it指的是Odds（胜率，等于P/（1-P）。

主体不同 logit模型：是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。logistic模型：又称logistic回归分析，logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的。

Logit模型和Logistic模型主要有以下区别：概念与应用：Logit模型：将概率P通过Odds的形式进行转换，是一种从概率到胜率比的过程。它源于效用理论，主要用于探讨概率和非线性变化的领域。Logistic模型：用于描述在资源受限等实际情况下的人口增长，其增长曲线为S型。

尽管两者的数学形式看似一致，但Logit模型源于效用理论，而Logistic函数则源于实际问题的数学描述。这两者虽然起点不同，但最终都能在特定情况下达到一致，体现了数学在不同领域的深远影响。总结来说，Logit模型和Logistic模型在概念上有所区分，一个是概率到胜率的转换，另一个是描述资源受限下的人口增长。