~1、Logistic回歸是一種廣義線性回歸分析模型。2. 線性回歸：一種統(tǒng)計分析方法，利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析來確定兩個或多個變量之間相互依賴的數(shù)量關(guān)系。2、Logistic回歸：常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾

~1、Logistic回歸是一種廣義線性回歸分析模型。

2. 線性回歸：一種統(tǒng)計分析方法，利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析來確定兩個或多個變量之間相互依賴的數(shù)量關(guān)系。

2、Logistic回歸：常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病自動診斷、經(jīng)濟預(yù)測等領(lǐng)域。

2. 線性回歸：常用于數(shù)學(xué)、金融、趨勢線、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域。

邏輯回歸和回歸分析區(qū)別？

Cox回歸和logistic回歸的區(qū)別在于logistic回歸和線性回歸成為兩大回歸，其應(yīng)用范圍不亞于線性回歸。由于logistic回歸過于簡單，Cox比例風(fēng)險模型優(yōu)于logistic回歸。雖然Cox回歸被廣泛應(yīng)用，但并不意味著任何生存數(shù)據(jù)都可以用它來分析，也有少數(shù)使用logistic回歸。

回歸方程是一個數(shù)學(xué)表達式，通過基于樣本數(shù)據(jù)的回歸分析，反映一個變量（因變量）和另一個或一組變量（自變量）之間的回歸關(guān)系?；貧w線性方程的使用較多，可以用最小二乘法在回歸線性方程中求a、B，從而得到回歸線性方程。

logistic回歸于COX回歸有什么不同？

1. 不同的概念：（1）多元線性回歸模型可以看作是簡單線性模型的直接推廣。具有兩個或兩個以上自變量的線性模型稱為多元線性回歸模型。（2）Logistic方法是研究二元（可推廣到多分類）觀測結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)系的多元分析方法。

2. 變量特征

多元回歸分析的因變量：1；數(shù)值變量（正態(tài)分布）；自變量：2或更多；最好是數(shù)值變量，也可以是無序分類變量或有序變量。

因變量的邏輯回歸分析：1；二元變量（二項式分布）、無序/有序多分類變量；自變量：2及以上；數(shù)值變量、二元變量、無序/有序多分類變量。

Logitp=（sample）總體回歸模型的偏回歸系數(shù)是指在控制其他因素或扣除其他因素（所有其他自變量都是固定的）后，由自變量的一個單位變化引起的因變量y的平均變化。

Lnor是指當(dāng)一個因素在控制或扣除其他因素的影響（所有其他自變量都是固定的）后改變一個單位時，事件發(fā)生概率與不發(fā)生概率之比的對數(shù)變化值（logitp的平均變化）。

3. 適用條件行：

1。L：線性-自變量x和因變量y之間存在線性關(guān)系；

2。I：獨立性-Y值相互獨立；在模型中，殘差要求相互獨立，沒有自相關(guān)；

3。N：正態(tài)性-隨機誤差（即殘差）e服從零均值和零方差e：所有自變量X的方差相等，殘差e的方差相等。

觀測對象（事例）相互獨立，若有數(shù)值變量，應(yīng)接近正態(tài)分布（不能嚴(yán)重偏離正態(tài)分布）；二元變量服從二項分布；應(yīng)有足夠的樣本量；logitp與自變量呈線性關(guān)系。

多元回歸分析與logistic回歸的分析的區(qū)別和聯(lián)系？

線性回歸要求因變量必須是連續(xù)數(shù)據(jù)變量；邏輯回歸要求因變量必須是分類變量，兩個或更多分類變量；例如，分析性別、年齡、身高和飲食習(xí)慣對體重的影響，如果體重屬于實際體重，是一個連續(xù)的數(shù)據(jù)變量，則采用線性回歸；如果體重分為三種類型：高、中、低。因變量為Logistic回歸