在多元线性回归中，被解释变量是连续型变量。当被解释变量为二分类变量时，多元线性回归将不适用，需要采用logit模型或probit模型来估计解释变量对二分类变量的影响。例如，判断人是否能取得成功的影响因素，企业是否能够成功上市的影响因素等。
对于logit模型和probit模型的选择。首先，对于相同的数据，采用两个模型进行估计，变量的显著性一般情况下是一样的，所以采用两个模型的研究结论是一样的，只是变量系数的大小有所差异。
另外，logit模型的解释更方便，且计算量较低，所以一般情况下用logit模型就可以了。