多元回归分析与logistic回归的分析的区别和联系

如题所述

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,特别适用于应变量为二项分类的情形.模型中的自变量可以是定性离散值,也可以是计量观测值.
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  2019-09-18
多元回归分析与Logistic回归的核心区别在于Y的类型。

如果Y为定量数据,则通常使用回归分析。
如果Y为分类数据,则通常使用Logistic分析。
用spssau分析就知道了,方法里都写清了什么类型的数据可以使用。
第2个回答  2019-08-12
1、概念不同:
(1)多重线性回归模型可视为简单直线模型的直接推广,具有两个及两个以上自变量的线性模型即为多重线性回归模型。
(2)logistic属于概率型非线性回归,是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。
2、变量的特点
多元回归分析的应变量:1个;数值变量(正态分布);自变量:2个及2个以上;最好是数值变量,也可以是无序分类变量、有序变量。
logistic回归的分析应变量:1个;二分 类变量(二项分布)、无序 /有序多分类变量;自变量:2个及2个以上;数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。
总体回归模型LogitP=(样本)偏回归系数含义表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下),某一个自变量变化一个单位时引起因变量Y变化的平均大小。
表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下),某一因素改变一个单位时,效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值(logitP的平均变化量),即lnOR。
3、适用条件LINE:
1、L:线性——自变量X与应变量Y之间存在线性关系;
2、I:独立性——Y值相互独立,在模型中则要求残差相互独立,不存在自相关;
3、N:正态性——随机误差(即残差)e服从均值为零,方差为 2的正态分布;
4、E:等方差——对于所有的自变量X,残差e的方差齐。
观察对象(case)之间相互独立;若有数值变量,应接近正态分布(不能严重偏离正态分布);二分类变量服从二项分布;要有足够的样本量;LogitP与自变量呈线性关系。本回答被网友采纳

logistic回归和多元回归有区别么?
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logistic回归和多元回归有区别么
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.

简述简单线性回归、多重线性回归和logistic回归的异同?
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...

logistic回归和多元回归有区别么
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多重线性回归和logistic回归有什么区别
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单因素logistic回归分析和多因素logistic回归扥分析有什么
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回归分析详解:一文说清回归、线性回归、非线性回归、Logistic回归
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单因素Logistic回归与多因素Logistic的关系、SPSS操作及结果解读_百 ...
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线性回归和logistic回归的区别
线性回归和logistic回归的区别  我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览270 次 可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 线性回归 logistic回归 搜索资料 本地图片 图片链接 提交回答 匿名 回答自动保存中...

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