첫째, 사람들은 일반적으로 "logistic 회귀", "Logistic 모형", "Logistic 회귀 모형", "logit 모형" 등의 용어를 사용하여 같은 모형을 지칭한다. 유일한 차이점은 형식이 다르다는 것입니다. Logistic 회귀는 확률을 직접 추정하고 Logit 모델은 확률을 Logit 변환합니다. 그러나 SPSS 소프트웨어는 분류 인수로 구성된 모델을 Logit 모델이라고 하는 것 같고, 분류 인수와 연속 인수가 모두 있는 모델을 Logistic 회귀 모델이라고 합니다. 이원이냐 다원이냐, 관건은 인과 변수 범주의 수를 보는 것이고, 다원은 이원의 확장이다.
둘째, 변수가 명목 변수인 경우 Logit 과 Probit 은 본질적인 차이가 없으며 일반적으로 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. 차이점은 분포 함수가 다르다는 것입니다. 전자는 무작위 변수가 논리적 확률 분포에 복종한다고 가정하고, 후자는 무작위 변수가 정규 분포에 복종한다고 가정합니다. 사실 이 두 분포 함수의 공식은 매우 유사하며 함수 값의 차이는 크지 않다. 유일한 차이점은 논리적 확률 분포 함수의 꼬리가 정규 분포보다 두껍다는 것입니다.