probit模型是一種二分類回歸模型，用于預(yù)測(cè)二元變量的概率，通常用于解決風(fēng)險(xiǎn)、診斷和其他二分類問(wèn)題。probit邊際是指變量增加一個(gè)單位時(shí)，對(duì)預(yù)測(cè)變量的概率的影響。一般而言，probit模型是基于多項(xiàng)式的，對(duì)于任何一個(gè)特定的模型，邊際的解釋都會(huì)有所不同，但通常probit邊際提供了變量的影響程度和方向，即增加變量的值會(huì)使預(yù)測(cè)變量的概率增加或降低，以及增加的數(shù)量。

這種解釋對(duì)于制定預(yù)測(cè)模型和制定決策非常有用。