如果回归模型的解释变量中含有定性变量，则可以用虚拟变量来处理。
在实际经济问题中，被解释变量也可能是定性变量。
因变量取值是离散的，这类回归模型称为离散选择模型或“定性反应模型” 。
例如通过一系列解释变量的观测值观察人们对某项提议的态度，某件事情的成功和失败等。
这类模型被称为“离散选择模型” ：二值选择模型、多值选择模型、计数模型。
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（Tobit）
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（Tobit）
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（Tobit）
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Pobit模型
Logit模型
（Tobit）
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模型---提出
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模型---提出
ln
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模型----分类
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模型----二分类
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模型----二分类
若将 看成是因变量，则logit线性回归模型与多元线性回归模型的形式是一致的，且有很多共性。不同的是：
1、logistic回归模型中因变量是二分类的，而且非连续，其误差的分布不再是正态分布，而是二项分布，且所有的分析均建立在二项分布的基础上。
2、由于上述原因，logit回归系数的估计不能再用最小二乘法，而要用极大似然估计法。回归模型和回归系数的检验也不是F检验和t检验，而要用Wald检验、似然比检验等。
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