非条件logistic回归分析与 logistic 分析区别_百度知道
非条件logistic回归分析与 logistic 分析区别
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& && && && && &&&直到今天小弟才发现原来logit 和logistic不是同一个模型，请各位大神给出一个详细的解释它们之间的区别，再下感激不尽了。。。
载入中......
你说的是logit输出的是logit p =log(p/1-p)，而logistic输出的是发生比（odds ratio）么？这只是软件命令不同，不代表模型的本质区别。实际上多数人的认知中，说logit回归，就是说logistic回归，然后再结合具体情况来说是哪一种类型的logit/logistic回归。
谢谢哈。。。我最近查了一下这两个区别，发现它们之间的模型的形式是一样的，只是在对系数的解释上是不同的，Logit求出的系数只能得出正向和负向的关系，但不能判断具体影响的大小，而logistic的系数是可以直接比较大小的，这也是目前我所能知道的了。。。。
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其实也不见得，不同的人有不同的用法和定义。建议你看一下王济川、郭志刚的那本logistic书。
xkdog 发表于
其实也不见得，不同的人有不同的用法和定义。建议你看一下王济川、郭志刚的那本logistic书。谢谢哈。。。我最近查了一下这两个区别，发现它们之间的模型的形式是一样的，只是在对系数的解释上是不同的，Logit求出的系数只能得出正向和负向的关系，但不能判断具体影响的大小，而logistic的系数是可以直接比较大小的，这也是目前我所能知道的了。。。。
西柯 发表于
谢谢哈。。。我最近查了一下这两个区别，发现它们之间的模型的形式是一样的，只是在对系数的解释上是不同 ...你说的是logit输出的是logit p =log(p/1-p)，而logistic输出的是发生比（odds ratio）么？这只是软件命令不同，不代表模型的本质区别。实际上多数人的认知中，说logit回归，就是说logistic回归，然后再结合具体情况来说是哪一种类型的logit/logistic回归。
模型就是工具，实质都差不多，只是分类于解决不同的问题
logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算的是logit(p)。logit（p） =log(p/1-p)
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biostat 发表于
logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算 ...想请教，自变量的要求都一样吗
lovethis1 发表于
想请教，自变量的要求都一样吗是的。。。。。
biostat 发表于
logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P,而logit回归计算 ...不好意思，请问这里为什么不是ln(p/1-p)?
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logistic回归与多元线性回归区别及若干问题讨论
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本帖最后由 wanghaidong918 于
08:26 编辑
如题，多谢
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probit 用的隐元素方程(Y*)的残差假设是标准正态分布的， 所以他的曲线是一个标准正态分布的CDF，即0-1之间的值域，正负无穷的定义域。
LOGIT 跟probit一样的道理，区别就是LOGIT用的是LOGISTIC分布， 他的曲线就是一个标准LOGISTIC分布的CDF， 而这个CDF不同于上面的地方在于他的尾巴比较厚，就是趋近于正，负无穷的地方比正态的离0，1（值域的极限）的距离要厚; 这样的话也就是说在0（定义域）附近LOGISTIC的CDF要比标准正态的C ...
I want to know it also. it is said that the difference lies in the curve
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I want to know it also. it is said that the difference lies in the curve
看书啊，greene的书上讲了。
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Y*的分布不同哦。
probit 用的隐元素方程(Y*)的残差假设是标准正态分布的， 所以他的曲线是一个标准正态分布的CDF，即0-1之间的值域，正负无穷的定义域。 LOGIT 跟probit一样的道理，区别就是LOGIT用的是LOGISTIC分布， 他的曲线就是一个标准LOGISTIC分布的CDF， 而这个CDF不同于上面的地方在于他的尾巴比较厚，就是趋近于正，负无穷的地方比正态的离0，1（值域的极限）的距离要厚; 这样的话也就是说在0（定义域）附近LOGISTIC的CDF要比标准正态的CDF平一些。 或者简单的说，LOGISTIC的CDF曲线像是把标准正态的CDF的两端的尾巴同时扯了一下.
太形象了，多谢多谢！！！
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我补充一点，一般的是使用probit，因为正态分布最常见，如果你使用logit，你就得解释明白为何你的残差不是服从正态
观点有启发
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两者最根本的区别就在于对于扰动项U的分布假设不同,一个是方差为1,一个是方差为&派/3&.
最常用的还是LOGISTIC,因为正态分布的假设很难满足,特别是针对一些高级的分类变量模型,编写程序都是针对的LOGISTIC,在大多数较高深的限值因变量模型中,PROBIT很难实现.
多谢各位指教：）
怎么不行啊
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【求助】多重线性回归与Logistic回归的相同点及区别
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这个帖子发布于3年零244天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
请高手指点多重线性回归与Logistic回归的相同点及区别，同样都是对符合线性关系的因变量与自变量进行分析，而且都要求正太分布，那应用条件还有什么区别？难道只是在数据处理过程中Logistic回归需要对自变量赋值，而多重回归分析不需要赋值这一点差别吗？困惑中的小弟希望大家解答，不胜感激！
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幽幽you Logistic 回归和多重线性回归很不一样，最主要是自变量和因变量的类型不同，Logistic 自变量和因变量是二分类或多分类，多重线性回归是数量变量。举个例子说明，要研究某病发病与否（二分类变量）与吸烟与否（二分类）、运动强度（可以多分类）的关联，用Logistic回归。研究某指标，如糖尿病患者体内脂联素水平（数量变量，用均数标准差描述或者用中位数和四分位数间距描述）与体重指数（数量变量）和空腹血糖（数量变量）的关联，用多重线性。统计分析后的结果也不一样，Logistic得到的是OR，并对其进行假设检验多重线性回归是决定系数R2，对其进行假设检验。 谢谢幽幽 you wrote 的详细解答，小弟还有一点不明就是多重线性回归中，回归方程中自变量系数前面的正负号有什么意义，谢谢。@ 幽幽 you wrote
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那是代表正相关或者是负相关的意思，如正相关，y随x的增加而增加 万分谢谢幽幽 you wrote
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