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对模型的理解必须首先区分理解概率，出现几率和出现几率之比（）。假设有一个二分变量，它记录了人们对某个决议的意见，表示对该决议的支持，并表示对该决议的反对。对于整体人口，均值以μ表示，μ的值表示支持的人数在总数中所占的比例，即支持分辨率的概率，而发生率表示支持的概率分辨率是与分辨率相反的倍数。当支持和反对的概率相等时，也可以从发生率中得出概率。它是指发生率。回归结果通常用发生率来解释。该模型的一般形式为：αββββ，它描述了对数出现率随值的变化而变化的情况。这与传统的线性回归模型非常相似，但是有重要的区别。直观地理解这种差异：将两个模型都视为广义线性模型的特殊形式。广义线性模型由三部分组成：随机部分，系统部分和连接部分。随机部分是指变量和概率分布。传统的线性模型是一个连续变量，并假定它遵循正态分布。在经典回归中，它是一个二分变量，服从二项式分布。系统部分引用解释变量以及这些解释变量如何组合以形成解释方程，这与传统的线性模型和回归模型相同：αββββ，该表达式通常称为线性预测（），其他解释变量也可以相结合（例如乘法交互），则可以进行非线性预测。连接部分说明均值μ与线性预测的关系。解释模型系数的一般原则是：方向取决于系数，大小取决于系数，而不管自变量是连续变量还是虚拟变量。假设我们想研究人们对法案的态度。独立变量是性别和政治态度。政治态度是随价值而变化的变量。为了衡量受访者是更保守还是更自由，越小越保守，自由度越大，性别是一个虚拟的变数，无论是男性还是女性。因变量是对票据的态度，是二分变量。它表示反对和支持。如果用它来表示因变量支持的概率，则假定回归方程如下：这里的截距项是有意义的，表示中性女性支持票的对数比由公式表示，即双方都可以取对数，
也就是说，具有中立政治态度的妇女支持该法案的可能性是该法案的两倍。如果要找到男性支持概率与女性支持概率之间的差异，则该方法与传统线性模型是一致的。在传统的线性模型中，我们要比较男性相比女性增加或减少了多少。我们通常选择使用减法直接减去并找到Δ。在模型中，我们仍然选择这种发现差异的方法，这种方法要多一些。不一样，所以这里是：男女男女，最后得到：男女，实际上性别系数是通过指数获得的，我们称此比率为优势比，它是男性比女性支持的概率支持比值比是发生率的比值。我们将在此处停止获取一般系数，并且不会继续递减计数。赔率表明，在支持该法案的过程中，无论受访者的政治态度如何，男性的性别主导地位始终保持不变，也就是说，男性支持该法案的可能性是女性的两倍。是女性之所以在此处计算优势比，是因为随着其他控制变量（例如此处的政治态度）的变化，男女之比将发生变化，但是优势比不会发生变化（当模型在包含互动项）。观察表明，实际上，随着自变量的变化，发生率的预测值也遵循系统变化的趋势。有必要采用模型系数的指数，也就是取反数后，以利于我们的解释。对于每个其他单位，出现的概率是前一个倍数，即乘数。大多数社会科学研究报告都以发生率和优势率的形式出现。 ：影响的正负方向取决于正负系数以及影响的大小：如果影响较大（系数大于），则假设添加单位后的发生概率为大于或等于原始值的倍数：如果小于（系数小于）。假设每增加一个单元，发生的概率就会比原始单元增加一倍或减少