ロジット
ロジットは統計学で、特にロジットモデルとしてよく用いられる。ロジットモデルの最も単純なものは
logit  ( p i ) = a + b x i {\displaystyle \operatorname {logit} (p_{i})=a+bx_{i}}
である。ここで pi はベルヌーイ試行を続けて行った場合にi 回目で「成功」する確率、xi はその成否が依存する何らかの数値を表す。例えば x は心臓発作で病院に担ぎ込まれた患者の年齢、「成功」というのはその人が病院に着く前に亡くなる(あるいは逆に「生存する」でもよいが)事象を意味する。統計学では一連のケースで x の値と「成功」「失敗」を観測し、最尤法によってa と b の値を推定する。そしてその結果は、x の値がわかっている場合に「成功」の確率を推定するのに使える。
ロジスティック回帰におけるロジットは、一般化線形モデルにおけるリンク関数の特別な場合である。もう1つの例としてプロビットモデルがある。これは曲線の中央部よりも尾の部分により注目したモデルである。
ロジットは確率的測定モデルの1つであるラッシュモデルでも重要である。これは特に心理学や教育学における評価に応用される。