1樓：匿名使用者
logistic迴歸又稱logistic迴歸分析，主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據危險因素**某疾病發生的概率，等等。例如，想**胃癌發生的危險因素，可以選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群肯定有不同的體徵和生活方式等。這裡的因變數就是是否胃癌，即「是」或「否」，為兩分類變數，自變數就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習慣、幽門螺桿菌感染等。
自變數既可以是連續的，也可以是分類的。通過logistic迴歸分析，就可以大致瞭解到底哪些因素是胃癌的危險因素。
logistic迴歸與多重線性迴歸實際上有很多相同之處，最大的區別就在於他們的因變數不同，其他的基本都差不多，正是因為如此，這兩種迴歸可以歸於同一個家族，即廣義線性模型（generalized linear model）。這一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因變數不同，如果是連續的，就是多重線性迴歸，如果是二項分佈，就是logistic迴歸，如果是poisson分佈，就是poisson迴歸，如果是負二項分佈，就是負二項迴歸，等等。只要注意區分它們的因變數就可以了。
logistic迴歸的因變數可以是二分類的，也可以是多分類的，但是二分類的更為常用，也更加容易解釋。所以實際中最為常用的就是二分類的logistic迴歸。
logistic迴歸的主要用途：一是尋找危險因素，正如上面所說的尋找某一疾病的危險因素等。二是**，如果已經建立了logistic迴歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。
三是判別，實際上跟**有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬於某病或屬於某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬於某病。
這是logistic迴歸最常用的三個用途，實際中的logistic迴歸用途是極為廣泛的，logistic迴歸幾乎已經成了流行病學和醫學中最常用的分析方法，因為它與多重線性迴歸相比有很多的優勢，這些優勢將在以後的文章中一一介紹。本篇文章主要是先讓大家對logistic迴歸有一個初步的瞭解，以後會對該方法進行詳細的闡述。
2樓：衛民性夢蘭
客戶是每個企業的命脈，商業客戶的信用度主要反映在合同的履約情況與應收帳款的回款過程中。隨著大多數企業進銷存與財務系統的完善，問題則更多暴露在財務與業務資料無法實時關聯導致客戶信用度的判斷滯後，進而直接影響營銷過程。
我們所提供的客戶信用度模型，在客戶細分的基礎上，結合我們的企業客戶管理模型，匯入財務模組或銷售模組中的客戶銷售收入明細資料，匯入應收管理中的應收餘額與應收帳齡等資料，運用logistic迴歸、時間序列、移動平均等統計分析與資料探勘技術進行分析，得出反映客戶信用度水平的綜合kpi，並給出建議的信用額度和信用期限，從而動態掌握企業客戶的信用狀況，降低現金流等經營風險。
3樓：鄞為赫軒
已經有相關的回答了
如果覺得不夠詳細就去看書吧，這裡很難解釋清楚的。
關於logit和logistic模型的區別
4樓：匿名使用者
一、主體不同
1、logit模型：是離散選擇法模型之一，logit模型是最早的離散選擇模型，也是目前應用最廣的模型。
2、logistic模型：又稱logistic迴歸分析，logistic迴歸的因變數可以是二分非線性差分方程類的，也可以是多分類的。
二、特點不同
1、logit模型：因變數不是常規的連續變數，而是對數發生比率，儘管每個自變數的估計係數含義與一般線性迴歸一樣，數的經濟學含義，較方便的做法是將logit進行轉換後再進行解釋，而不是直接解釋係數本身,即將回歸模型等式兩側取自然指數。
2、logistic模型：如果已經建立了logistic迴歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。
三、優勢不同
1、logit模型：模型考察了對兩種貨幣危機定義情況下發生貨幣危機的可能性，即利率調整引起的匯率大幅度貶值和貨幣的貶值幅度超過了以往的水平的情形，而以往的模型只考慮一種情況。
2、logistic模型：在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據危險因素**某疾病發生的概率等。
5樓：大野瘦子
一、意思不同
logistic迴歸是概率模型，非線性表示式，其線性表示式即logit迴歸。logistic迴歸計算的是p，而logit迴歸計算的是logit(p)。logistic屬於概率型非線性迴歸，是研究二分類(可擴充套件到多分類)觀察結果與一些影響因素之間關係的一種多變數分析方法。
二、參照不同
logit是把其中的一種選擇作為另一種選擇的參照，而logistic是把一件事不發生作為這件事發生的參照。模型上完全一致。只不過由於logit選取了一種選擇項作為參照，因此在模型中的一個引數對應兩個變數，分別對應兩種選擇項。
而logistic由於參照物件是事件的不發生，即事件自身，因此一個引數只對應一個變數。但是本質完全一樣。
三、模式不同
logit模型的左側是odds的對數，而logistic模型的左側是概率。
logit模型的右側是一個線性結構，而logistic模型的右側是非線性的。
6樓：雪v歌
（1）二者的根本區別在於廣義化線性模型中的聯絡函式的形式。logit採用對數形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。
（2）應用上，普通logistic的響應變數是二元的，多元logistic的因變數可為多元。logit的響應變數可以是多元的。
（3）統計軟體spss中：logit屬於對數線性模型，分析結果主要為因變數和自變數之間的關係，可以細化到各分類因變數與分類自變數之間；logistic屬於迴歸分析，分析結果為估計出自變數引數。regression下有binary logistic regression和 multinomial logistic regression 。
因變數只取0和1時用的就是binary logistic regression 。而multinomial logistic regression 分為多分類無序因變數和多分類有序因變數的logistic迴歸。即因變數多於兩個的。
（4）當因變數是多類的，可以採用logistic，也可以用logit，計算結果並無多少差別。
如何做logistic模型的roc曲線了
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