从效用理论角度解释什么是Logit模型

Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。

Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性Marley（1965）研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系，证明了极值分布可以推导出Logit形式的模型McFadden（1974）反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布Logit模型（Logit model），也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”，是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。