1. 资料要求不同 ①反应变量的类型不同 + Logistic回归适用于反应变量为分类变量的资料 + 多元线性回归适用于反应变量为连续性定量变量的资料(服从正态分布)②多元线性回归既适用于大样本资料又适用于小样本资料，但要对自变量得不同取值应变量Y要服从正态分布和等方差，这一条件在实际工作中有时得不...
logistic回归仍是线性模型的一种,属于广义的线性回归(对数线性)。 区别: 线性回归用于回归预测,通常不用于分类; Logistic回归则是分类问题的首选算法,狭义理解为二分类; 多分类为Softmax回归,为广义的逻辑回归。Softmax回归自由度为 ,k代表有k个参数,则当k=2时 ,就是Logistic回归。 二、逻辑回归模型 2.1 Sigmoid...
如下解答：在多元Logistic回归中，“多元”指的是有多个自变量，这些自变量对于因变量的影响是非线性的，因此需要使用Logistic函数来建立模型。比如，可以使用多元Logistic回归来研究某种疾病的发病率与年龄、性别、体重、饮食习惯等多个因素之间的关系。在多元线性回归中，“多元”指的是有多个自变量，这些自变量...
Logistic回归与多元线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其他的基本相同。正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model)。这一家族中的模型形式基本上相同,不同的 就是因变量不同...
多重线性回归与logistic回归在应用场景上有明显的差异。多重线性回归适用于连续型因变量的预测，如预测房价、股票价格等。而logistic回归则更适合于二分类结果的预测，如预测病人是否患病、用户是否会购买某个产品等。尽管两者都属于回归分析的范畴，但logistic回归在处理非线性关系和预测概率方面具有独特的优势...
下面关于多元线性回归和Logistic回归的说法正确的是():A.二者都是线性回归模型B.二者都是非概率型回归模型C.二者主要的区别在于它们的因变量不同D.二者的适用条件
回归多元线性回归的定义多元线性回归是一种统计学方法,用于研究多个自变量和一个因变量之间的关系多元线性回归模型可以表示为:y=b0+b1x1+b2x2+...+bpxp+e其中,y是因变量,x1,x2,...,xp是自变量,b0,b1,...,bp是回归系数,e是误差项多元线性回归的目的是确定自变量和因变量之间的最佳拟合直线,以便预测和...
多元线性回归、Logistic回归、Poisson回归和Cox回归的比较
下面关于多元线性回归和Logistic回归的说法正确的是()。 A.二者都是线性回归模型B.二者都是非概率型回归模型C.二者主要的区别在于它们的因变量不同D.二者的适用条件和场景一样E.前者可以作预测,而后者不能作预测 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 无多重共线性假定是假定各个自变量之间不存在(...
多元线性回归和Logistic回归.ppt,Logistic 回归的应用 筛选危险因素 校正混杂因素 预测与判别 例1:在饮酒与食道癌的成组病例对照研究中,共有200例食道癌患者和774例非食道癌对照,年龄是混杂因素,按年龄分层后资料如下: age 对象(1=病例 0=对照) 饮酒 不饮酒 合计 OR