probit(名词,统计学)指“概率单位/概率转换值”:把二项结果(如“成功/失败”)的概率 (p) 通过标准正态分布的反函数转换成一个在数轴上更便于线性建模的数值,常用于probit 回归与剂量-反应(dose–response)分析。
(该词在统计语境下最常见;在其他领域使用较少。)
/ˈproʊbɪt/
The researchers used a probit model to analyze survival rates.
研究人员使用了 probit 模型来分析存活率。
Because the response was binary, we fitted a probit regression and compared it with a logit model to check robustness.
由于响应变量是二元的,我们拟合了 probit 回归,并与 logit 模型比较以检验结果的稳健性。
probit 来自 probability unit(概率单位)的缩略/合成用法;该术语在 20 世纪用于把概率映射到“以正态分布为基准的单位刻度”上,从而方便处理剂量-反应等问题中的曲线拟合与阈值估计。