有序的多元選擇模型和二元選擇模型? 都是認為有壹個受自變量影響的效用（我們觀測不到），我們按照這個效用的大小 來決定我們的選擇。所以有序的多元選擇模型當可選擇項為2時，就是二元選擇模型。2種模型形式上采用Probit和logit均可。
無序的多元選擇模型 沒有上面的背景，用條件極大似然直接構造M-統計量，只能采用logit形式（代數化簡的需要）。
consered variable：對此變量的所以樣本均可觀測，只是小於0的樣本只能觀測為0（觀測值有偏差）；
truncated variable: 不能對此變量的所以樣本進行觀測，小於0的樣本觀測不到，估計時只能使用subsample。
估計方法比較類似，都是用用條件極大似然構造M-統計量，但是壹個用的是全樣本、壹個用的是subsample，這樣在有效性方面還是有所差異（consered模型容易通過顯著性檢驗）