logit link（对数几率链接函数）：广义线性模型（GLM）中常用的一种链接函数，把二项分布/比例数据的均值（概率 \(p\)）映射到线性预测子上：
\[
g(p)=\log\left(\frac{p}{1-p}\right)
\]
它常用于逻辑回归，使得模型可以用线性形式来刻画概率随自变量变化的关系。（在某些语境里也会讨论其他链接函数，如 probit、cloglog 等。）
/ˈloʊdʒɪt lɪŋk/
The logit link is commonly used in logistic regression.
logit 链接函数常用于逻辑回归。
Using a logit link, the model expresses the log-odds of success as a linear function of the predictors.
使用 logit 链接函数时，模型把“成功”的对数几率表示为自变量的线性函数。
logit 来自 log(odds)（“对数 + 几率”）：把几率 \(p/(1-p)\) 取对数得到 log-odds（对数几率）；link 指 GLM 里把“均值（如概率）”与“线性预测子”连接起来的函数，因此 logit link 就是“用对数几率把概率连接到线性预测子”的链接函数。
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