n. 分對數；羅吉特機率
This paper applied multinomial logit models to analyze the choice behavior of colored TV consumers.
本文應用多項羅機模式分析彩視機消費者之選擇行為。
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，結合制冷行業的實際樣本數據，采用LOGIT回歸方法來獲得研究結果。
Mixed logit models were used for analysis and to predict the uptake of rural posts under different incentive combinations.
利用混合logit模型分析和預測不同激勵措施組合下農村崗位被接納的情況。
This paper was an empirical research of the early warning of foreign exchange risk in our country by ternary logit model.
本文利用三元模型對我國外彙風險預警進行了實證分析。
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.
依據農戶抽樣調查數據，運用邏輯回歸模型，對特大城市郊區農村勞動力遷移決策的主要影響因素進行分析。
在統計學和機器學習領域，"logit"（中文譯作"對數幾率"或"邏輯單元"）是一個描述概率轉換關系的核心概念。其數學定義為事件發生概率$p$與不發生概率$(1-p)$之比的自然對數，公式表達為：
$$ logit(p) = lnleft(frac{p}{1-p}right) $$
這個函數将概率值從區間映射到實數範圍(-∞,+∞)，常用于邏輯回歸模型。美國國家醫學圖書館的統計指南指出，logit轉換使得二元分類問題的概率預測可以線性表達。當研究人員分析疾病風險因素時，常将logit值作為中間變量建立回歸方程，再通過sigmoid函數将結果轉換回概率值。
在深度學習領域，斯坦福大學的公開課程資料顯示，logit層特指神經網絡分類模型最後一層的原始輸出值，這些未經過softmax歸一化的數值可直接用于交叉熵損失計算。例如在圖像分類任務中，ResNet網絡會先輸出各類别的logits值，再通過指數運算轉換為概率分布。
英國皇家統計學會的術語詞典強調，logit模型與probit模型的主要區别在于鍊接函數的選擇：前者使用标準logistic分布，後者采用正态分布。這種區别在極端概率值(p接近0或1)時會表現更明顯。實際應用中，流行病學研究更傾向logit模型，因其回歸系數可直接解釋為優勢比。
Logit是統計學和機器學習中的重要概念，其核心含義可從以下四個維度解析：
數學定義
Logit是事件發生概率與不發生概率之比的對數，公式為：
$$
logit(p) = lnleft(frac{p}{1-p}right)
$$
其中$p$表示事件發生概率。該函數将的概率值映射到$(-infty,+infty)$的實數範圍。
在邏輯回歸中的應用
作為邏輯回歸的核心機制，logit通過線性組合$beta_0 + beta_1x_1 + ... + beta_nx_n$建立特征與對數幾率的關系，其逆函數sigmoid：
$$
sigma(z) = frac{1}{1+e^{-z}}
$$
将logit值轉換為概率。這種轉換使得分類問題可通過線性方法處理。
多領域應用
• 經濟學：McFadden發展的離散選擇模型（如交通方式選擇）
• 生物統計：疾病風險預測
• 深度學習：神經網絡最後一層輸出的未歸一化分數（logits）
延伸意義
在效用理論中，logit模型假設個體選擇行為遵循效用最大化原則，通過極值分布推導出選擇概率的計算方式。該模型具有IIA特性（無關選項獨立性），適用于選項互斥的場景。
詞源小知識
該詞由Joseph Berkson于1944年創造，融合"logarithm"（對數）和"logistic"（邏輯函數）。中文譯作"分對數""洛吉值"，在自然語言處理領域常保留英文原詞。
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