n. 分对数；罗吉特机率
This paper applied multinomial logit models to analyze the choice behavior of colored TV consumers.
本文应用多项罗机模式分析彩视机消费者之选择行为。
The LOGIT model will be applied based on the examples from HVAC industry and then the conclusion will be taken out.
在研究方法上，结合制冷行业的实际样本数据，采用LOGIT回归方法来获得研究结果。
Mixed logit models were used for analysis and to predict the uptake of rural posts under different incentive combinations.
利用混合logit模型分析和预测不同激励措施组合下农村岗位被接纳的情况。
This paper was an empirical research of the early warning of foreign exchange risk in our country by ternary logit model.
本文利用三元模型对我国外汇风险预警进行了实证分析。
Based on the sampling survey data to farmers, this paper analyzes, by logit model, the impacts on the migration decisions of rural laborers from metropolitan suburbs.
依据农户抽样调查数据，运用逻辑回归模型，对特大城市郊区农村劳动力迁移决策的主要影响因素进行分析。
在统计学和机器学习领域，"logit"（中文译作"对数几率"或"逻辑单元"）是一个描述概率转换关系的核心概念。其数学定义为事件发生概率$p$与不发生概率$(1-p)$之比的自然对数，公式表达为：
$$ logit(p) = lnleft(frac{p}{1-p}right) $$
这个函数将概率值从区间映射到实数范围(-∞,+∞)，常用于逻辑回归模型。美国国家医学图书馆的统计指南指出，logit转换使得二元分类问题的概率预测可以线性表达。当研究人员分析疾病风险因素时，常将logit值作为中间变量建立回归方程，再通过sigmoid函数将结果转换回概率值。
在深度学习领域，斯坦福大学的公开课程资料显示，logit层特指神经网络分类模型最后一层的原始输出值，这些未经过softmax归一化的数值可直接用于交叉熵损失计算。例如在图像分类任务中，ResNet网络会先输出各类别的logits值，再通过指数运算转换为概率分布。
英国皇家统计学会的术语词典强调，logit模型与probit模型的主要区别在于链接函数的选择：前者使用标准logistic分布，后者采用正态分布。这种区别在极端概率值(p接近0或1)时会表现更明显。实际应用中，流行病学研究更倾向logit模型，因其回归系数可直接解释为优势比。
Logit是统计学和机器学习中的重要概念，其核心含义可从以下四个维度解析：
数学定义
Logit是事件发生概率与不发生概率之比的对数，公式为：
$$
logit(p) = lnleft(frac{p}{1-p}right)
$$
其中$p$表示事件发生概率。该函数将的概率值映射到$(-infty,+infty)$的实数范围。
在逻辑回归中的应用
作为逻辑回归的核心机制，logit通过线性组合$beta_0 + beta_1x_1 + ... + beta_nx_n$建立特征与对数几率的关系，其逆函数sigmoid：
$$
sigma(z) = frac{1}{1+e^{-z}}
$$
将logit值转换为概率。这种转换使得分类问题可通过线性方法处理。
多领域应用
• 经济学：McFadden发展的离散选择模型（如交通方式选择）
• 生物统计：疾病风险预测
• 深度学习：神经网络最后一层输出的未归一化分数（logits）
延伸意义
在效用理论中，logit模型假设个体选择行为遵循效用最大化原则，通过极值分布推导出选择概率的计算方式。该模型具有IIA特性（无关选项独立性），适用于选项互斥的场景。
词源小知识
该词由Joseph Berkson于1944年创造，融合"logarithm"（对数）和"logistic"（逻辑函数）。中文译作"分对数""洛吉值"，在自然语言处理领域常保留英文原词。
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