Logit模型与logistic模型的联系与区别？ - 知乎41被浏览6114分享邀请回答01 条评论分享收藏感谢收起如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等相关信息出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。
首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。
其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设...
如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等相关信息出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。
首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。
其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展
1.先剔除异常值2.看研究对象在R^2=40%是否有意义，有的研究对象可能在比这个更低都能解释问题3.模型选择，可能不一定满足线性模型，可以换成对数，指数等其他...
所谓计量经济模型，就是表示经济现象及其主要因素之间数量 关系的方程式。计量经济模型主要有经济变量、参数以及随机误差三大要素。经济变量是反映经济 变动情况的量...
表示忘了，去年学过，问百度吧。。。
F检验主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著，在k个自变量中，只要有一个自变量同因变量的线性关系显著，t检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，以...
DEEDAY是女性服装品牌，追求品质、淑女、唯美的时尚，为女性提升生活品质。选用高品质面料，独特细节演绎型格，优雅与简约的精神主线，表现出DEEDAY女人内外兼...
#阆中花间堂·阆苑#请问庭院小跃层的床是否在楼上，厕所是否在楼下？谢谢！
答: 你朋友是宫颈息肉.推荐一文,供你参考:
什么是子宫颈息肉
子宫颈息肉是慢性宫颈炎表现的一种，在已婚妇女中比较多见。
　　子宫颈是子宫下端...
答: li660912同学：
您好！您有这样的想法非常好，说明您知道父母为了您成长的辛苦和劳累。呵呵，有这样的心理，我想您一定会在学习上下苦功夫，以优异的成...
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【求助】COX回归与logistic回归区别
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logistic回归、COX回归都可以对疾病进行预测吧？不明白的是，两种方法有什么区别?各适用于什么情况？谢谢！
不知道邀请谁？试试他们
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楼上回答得不够专业。我来详细解释一下两者区别。logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。
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根本就是两种完全不同的模型哦。简单说Cox模型用于生存分析，而logistic模型（群）用于自变量为分类变量的单因变量（也有多因变量的，但用不着）多自变量回归分析。
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根本就是两种完全不同的模型哦。简单说Cox模型用于生存分析，而logistic模型（群）用于自变量为分类变量的单因变量（也有多因变量的，但用不着）多自变量回归分析。
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可不可以这样认为：COX适用于队列研究，logistic回归用于病例对照研究？谢谢？
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不能这样认为。Cox比例风险模型是专用于生存数据分析的，好像是1978年由Cox发明，当时引起来生存分析领域的***，因为此前生存分析都要用参数模型，而生存数据很难和某个固定分布关联；Logistc类似linear regression，但适用于非线性分类变量回归，貌似队列研究还要复杂一些吧。
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好家伙，连geming也成了“敏感词汇”了？
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哦，谢谢，我再研究研究。
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楼上回答得不够专业。我来详细解释一下两者区别。logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。
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variant 楼上回答得不够专业。我来详细解释一下两者区别。logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。这位看来是高手，可以帮忙看看这个帖子吗？谢谢你！
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variant 楼上回答得不够专业。我来详细解释一下两者区别。logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，一是死亡状态，是活着还是死亡？二是死亡时间，如果死亡，什么时间死亡？如果活着，从开始观察到结束时有多久了？所以有了这两个变量，就可以考虑用cox回归分析。学习了，支持一下！
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配对资料，SPSS里只能用cox模拟logistic回归
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恩，8楼的回答不错。是这个理。赞！
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logit模型统计分析中的模型?定义与作用是什么呢?
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如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京：高等教育出版社,2001.浏览一下这三本书的相关内容,你基本上可以弄清楚概率估计模型,至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了.这里,我可以先简单的回答你这个问题.首先,通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用,来指同一个模型,唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率,而logit模型对概率做了Logit转换.不过,SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型,而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型.至于是二元还是多元,关键是看因变量类别的多少,多元是二元的扩展.其次,当因变量是名义变量时,Logit和Probit没有本质的区别,一般情况下可以换用.区别在于采用的分布函数不同,前者假设随机变量服从逻辑概率分布,而后者假设随机变量服从正态分布.其实,这两种分布函数的公式很相似,函数值相差也并不大,唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些.但是,如果因变量是序次变量,回归时只能用有序Probit模型.有序Probit可以看作是Probit的扩展
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