这时，我们就可以将因变量看成一个概率了。
  那么这时的扰动项的方差为：

  由6-13，我们知道，扰动项具有异方差性，考虑加权最小二乘，但是加权最小二乘又不能保证在0,1之间。
  假设有一个未被观察到的潜在变量

  其中 是的分布函数，要求它是一个连续函数，并且是单调递增的，因此，原始的回归模型可以看成如下的一个回归模型：

  即关于它的条件均值的一个回归。
  这里我们的使用logistic函数，就是我们要的逻辑模型。


二元离散选择模型：Regress_Binary