Википедия
Про́бит-регрессия (пробит-модель, ) — применяемая в различных областях ( эконометрика , токсикология и др.) статистическая модель и метод анализа зависимости качественных переменных от множества факторов, основанная на нормальном распределении (в отличие от, например, аналогичной логит-регрессии , основанной на логистическом распределении ). В экономике ( эконометрике ) пробит-модели используются в моделях бинарного выбора или в моделях множественного выбора между различными альтернативами, для моделирования дефолтов компаний, в страховании жизни - для оценки вероятности смерти в зависимости от возраста и пола и т. д. В токсикологии пробит-регрессия используется для оценки влияния дозы или концентрации тех или иных веществ на биологические объекты.
Пробит-модель позволяет оценить вероятность того, что анализируемая переменная примет значение 1 при заданных значениях факторов .Пробит-функцией принято называть функцию, обратную к интегральной функции (CDF) стандартного нормального распределения, то есть функцию, определяющую квантиль стандартного нормального распределения для заданной вероятности x = Φ(q).
Термин «probit» как производное от предложил Честер Блисс (Chester Ittner Bliss [1899—1979]) в своей статье, посвященной количественному анализу смертельного действия ядов на примере действия никотина на щавелевую тлю (Aphis rumicis L.). С тех пор метод пробит-анализа особенно популярен в токсикологии . Само использование функции нормального распределения для описания зависимости «доза — эффект» восходит к английскому математику J. W. Trevan который показал, что интенсивность клеточного ответа на данную дозу лекарственного вещества подчиняется распределению Гаусса.