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Python:两类变量交互作用下的Probit回归

Python中的Probit回归是一种统计模型，用于分析两类变量之间的关系。它是一种广义线性模型，常用于处理二分类问题。

在Probit回归中，因变量通常是二元变量，表示某个事件是否发生。而自变量可以是连续变量或者离散变量。Probit回归通过将自变量的线性组合输入到一个累积分布函数（CDF）中，来预测因变量的概率。

Probit回归的优势在于可以处理非线性关系，并且对异常值具有较好的鲁棒性。它还可以提供因变量发生的概率，而不仅仅是分类结果。

Probit回归在许多领域都有广泛的应用，包括经济学、社会科学、医学等。例如，在经济学中，Probit回归可以用于分析某个事件对个体决策的影响；在医学研究中，Probit回归可以用于预测某种疾病的发生概率。

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