이번 편에서는 지난 (1)회귀분석과 (2)HP 필터, (3)Penalized Regression에 이어 Logit 모델(Logistic Regression 모델)을 다룬다. Logit 모델은 특정 이벤트가 발생할 확률을 모델링하고 범주 분류(classification) 작업을 수행하는 기법이다. Logit 모델은 0 또는 1의 값만 취하는 이분적 데이터와 [0,1] 사이인 확률 데이터의 분석과 결과 해석에 용이하다.

이름처럼 Logit 모델은 로지스틱 분포(Logistic distribution, 혹은 Sigmoid function)를 이용하여 모델에서 추정된 이벤트별 확률이 항상 [0,1] 사이에 놓이도록 한다. 분석자는 이 추정된 확률을 바탕으로 임계치에 따라 범주를 분류할 수 있다.