多元回归分析与logistic回归的分析的区别和联系

Logistic回归和多元回归是两个概念.Logistic回归是指因变量(dependent variable)是离散的,通常为0或1.而自变量(independent variable)基本没有要求.多元回归是指自变量是多个.对因变量的类型没有要求.所以可以有Logistic一元回归和Logistic多元回归.

不同点：(1) 因变量类型：简单线性回归和多重线性回归的因变量是连续变量，而logistic回归的因变量是分类变量，可以是二分类的或多分类的。(2) 自变量的要求：简单线性回归要求自变量和因变量之间呈线性关系，多重线性回归对此没有特定要求。logistic回归不要求自变量和因变量之间呈线性关系，而是关注自变量...

多元回归分析 用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元线性回归(multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression). logistic回归的分析 logistic回归属于概率型回归,可用来分析某类事件发生的概率与自变量之间的关系.适用于应变量为分类值的资料,特别适用于应变...

如 果从分布角度来讲，logit函数和probit的函数几乎重叠，但反映的含义不同，logit等于p/（1-p），这里p是结局发生的概率，而 probit的函数是F-1（p），注意-1是上标。F是累积的标准正态分布函数，所以F-1就是累积标准正态分布函数的逆函数或反函数。从 解释的角度来讲，logit更容易理解一些，因...

是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。以二分类Logistic回归为例。3、Cox回归：用于研究多个因素对结局事件的影响;因变量与二分类Logistic回归相似，唯一的区别在于Cox回归的因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间(二分类变量，含时间因素)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。

多重线性回归和logistic回归区别如下：线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型，所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。如果因变量是近似服从正态分布的定量变量，常采用线性回归；如果因变量是定性分类变量，则可采用logistic回归；如果因变量是描述结局是否发生以及发生的时间，并且...

构建模型时，需根据变量类型选择合适的分析方法。对于多个自变量，建议使用多因素logistic回归。在探讨某变量对分类因变量影响时，常见的logit回归类型有：二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。以幸福感为例，某研究者在不同时期对已婚和未婚的30岁左右成年人进行调查，构建多...

首先，线性回归假设因变量与自变量间的关系是一条直线，适用于预测数值型连续变量，如房价与地理位置、收入与教育年限的关系。非线性回归则更为灵活，它不局限于线性关系，如温度曲线随月份变化，可以采用更复杂的函数来描述这种非直线关系，适用于描述复杂数据模式。而Logistic回归则专注于二元分类问题，如...

二者是一样的。但如果是多项逻辑回归则和多因素逻辑回归不同。多项逻辑回归是相对于二项逻辑回归而言的，多项和二项指的都是因变量的水平数，而多元和多因素逻辑回归的多元和多因素都是指自变量的个数。（南心网 SPSS逻辑回归分析）

6. 多元线性回归分析：当因变量与多个自变量之间的关系可以用线性模型描述时，可以使用多元线性回归分析。7. 生存分析：当因变量是与时间有关的连续变量时，需要使用生存分析中的半参数或参数回归分析方法。8. logistic回归分析：适用于因变量是名义或有序变量的情况，无论是二分类还是多分类。9. 对数...