Logit模型，也稱為Logistic regression或邏輯回歸，是一種用於分析離散選擇數據的統計方法。它是社會學、生物統計學、臨床研究、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等領域中常用的實證分析工具。Logit模型可以分為幾種類型，以適應不同的套用場景：
二元Logistic分析：這是Logit模型中最常見的一種形式，廣泛套用於如信用貸款風險評估、監獄假釋決策、醫療手術成功率預測等場景。
多元Logistic分析：當決策情境涉及三類以上的結果時使用，例如評估交通事故中駕駛人員的傷害程度（死亡、重傷或輕傷）。
順序Logistic回歸：適用於有序分類變數的情況，如治療效果的評價（無效、有效、顯效或治癒）。
多層次二元Logistic分析：用於處理嵌套數據結構，例如分析學生的學術表現，考慮個體特徵（如學習時間和智商）和學校環境因素（如教師質量和班級規模）。
以上各種Logit模型的套用，均基於其能夠處理因變數為類別型數據的特點，通過回歸分析來估計不同自變數對因變數影響的大小和方向。