Probit回归（Probit regression），医学-现代医学-预防医学领域-卫生统计学-卫生统计方法-统计模型-广义线性模型，一种同时分析众多变量对二分类因变量取值概率影响的广义线性模型。20世纪30年代由加德姆（Gaddum）和布利斯（Bliss）提出的。在医学研究中，常作半数致死量、半数效量、半数耐受量、半数抑制量的研究。其基本形式为：其中是标准正态分布的累积分布函数，是可能影响Y取值的有关因素，也称为协变量，Probit模型是基于线性回归模型且随机误差项符合标准差为1的正态分布，对线性回归模型的因变量≥0定义为Y=1，反之定义Y=0，由此构建了Probit模型，其参数估计采用最大似然估计。