Probit程序处理通常指的是使用Probit模型进行统计分析和预测任务。Probit模型是一种用于二元分类问题的统计模型，它通过一个称为Link函数的函数将线性回归的输出转换为概率值。在Probit模型中，Link函数通常是Logit函数，它将线性回归的预测值映射到0和1之间的概率值，从而可以用于预测一个二元响应变量（例如，0或1，是或否）。
Probit模型在许多领域都有广泛的应用，包括医学、社会科学、经济学等。它特别适用于处理存在异质性协变量或需要预测概率值的情况。与逻辑回归（Logit）模型相比，Probit模型的优势在于它能够处理更广泛的响应变量类型，并且对于异常值的敏感性较低。
在Python中，可以使用`statsmodels`和`sklearn`库来实现Probit模型。`statsmodels`库提供了用于拟合Probit模型的函数，而`sklearn`库则提供了用于预测二元响应变量的工具。通过这些库，可以方便地进行Probit模型的拟合和预测，从而在统计分析和预测任务中应用Probit模型。