本节第一部分提到如何理解Logit模型的各项参数；第二节＆第三节讨论了离散选择模型的核心——效用最大化，给出了utility的定义以及数学表达式，并将效用最大化问题转化为概率问题，为后文的模型建立打下基础；第四节进行了Probit模型构建的讨论，重点内容Logit模型将在下一节展示。

上一节最后一部分，介绍了Provit模型，从建模的角度来说，Probit模型假设随机项服从，这是具有一定的合理性的——也是其优点；——每次算P(n)i 的值的时候都需要求积分，这就给实际应用造成了一定的不便。

DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛的应用。

DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛的应用。