《格致方法·定量研究系列·解释概率模型：logit、probit以及其他广义线性模型》的主要内容是介绍多种概率模型。首先回顾了广义线性模型，第2章介绍了一种解释广义线性模型结果的系统方法。第3章解释二分logit和probit模型。第4章解释序列logit和probit模型。第5章解释有序和probit模型。第6章解释多类别logit模型。第7章解释条件logit模型。第8章解释泊松回归。最后作者总结了对概率模型结果的解释方法，并进一步评价了一些对概率模型参数估计的解释。

序
第1章 介绍
第1节 为什么要用概率模型？
第2节 为什么需要解释？

第2章 广义线性模型和对其系数的解释
第1节 广义线性模型
第2节 解释参数估计

第3章 二分的Logit和Probit模型
第1节 Logit模型
第2节 解释Logit模型
第3节 Probit模型
第4节 解释Probit模型
第5节 Logit还是Probit模型呢？

第4章 序列Logit和Probit模型
第1节 模型
第2节 解释序列Logit和Probit模型

第5章 有序Logit和Probit模型
第1节 模型
第2节 解释有序Logit和Probit模型

第6章 多类别Logit模型
第1节 模型
第2节 解释多类别Logit模型

第7章 条件Logit模型
第1节 模型
第2节 解释条件Logit模型

第8章 泊松回归模型
第1节 模型
第2节 解释泊松回归模型

第9章 总结
第1节 概括
第2节 概率模型的重要文献
第3节 解释概率模型的进一步评论
注释
参考文献
译名对照表