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...
综上所述，多重线性回归和logistic回归在模型类型、适用范围以及预测结果方面存在显著差异。多重线性回归适用于连续型因变量的线性关系分析，而logistic回归则适用于二分类结果的概率预测。选择哪种回归模型，需要根据实际研究问题和数据类型来决定。
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...
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
随机森林模型和多元logistic的区别 随机森林多元线性回归,来讲一下实习碰到的实际问题,针对每个小样本set进行多变量的时序预测,但是每个set的样本数比较少,12-46个不等;本文尝试使用可以预测多变量的单回归器,和预测单变量的单回归器的组合,和多个回归器取均值的三种