Множественная пробит/логит регрессия

Модели множественной пробит/логит регрессии являются расширением стандартных логит и пробит регрессионных моделей в случае, когда зависимая переменная имеет более двух категорий (например не только Пас - Фол, но Пас, Фол и Удаление), то есть когда зависимая переменная или переменая отклика подчиняется мультиномиальному распределению, а не биномиальному.

Когда множественные отклики содержат ранжированную информацию, они также называются порядковыми множественными откликами (см. порядковое мультиномиальное распределение).

Для дополнительной информации см. также разделы Функция связи, Пробит преобразования и регрессия, Логит преобразования и регрессия или Вводный обзор модуля Обобщенные линейные модели.