logistic回归和线性回归区别 逻辑回归和回归分析区别？
~1、Logistic回归是一种广义线性回归分析模型。
2. 线性回归：一种统计分析方法，利用数理统计中的回归分析来确定两个或多个变量之间相互依赖的数量关系。
2、Logistic回归：常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
2. 线性回归：常用于数学、金融、趋势线、经济学等领域。
逻辑回归和回归分析区别？
Cox回归和logistic回归的区别在于logistic回归和线性回归成为两大回归，其应用范围不亚于线性回归。由于logistic回归过于简单，Cox比例风险模型优于logistic回归。虽然Cox回归被广泛应用，但并不意味着任何生存数据都可以用它来分析，也有少数使用logistic回归。
回归方程是一个数学表达式，通过基于样本数据的回归分析，反映一个变量（因变量）和另一个或一组变量（自变量）之间的回归关系。回归线性方程的使用较多，可以用最小二乘法在回归线性方程中求a、B，从而得到回归线性方程。
logistic回归于COX回归有什么不同？
1. 不同的概念：（1）多元线性回归模型可以看作是简单线性模型的直接推广。具有两个或两个以上自变量的线性模型称为多元线性回归模型。（2）Logistic方法是研究二元（可推广到多分类）观测结果与一些影响因素之间关系的多元分析方法。
2. 变量特征
多元回归分析的因变量：1；数值变量（正态分布）；自变量：2或更多；最好是数值变量，也可以是无序分类变量或有序变量。
因变量的逻辑回归分析：1；二元变量（二项式分布）、无序/有序多分类变量；自变量：2及以上；数值变量、二元变量、无序/有序多分类变量。
Logitp=（sample）总体回归模型的偏回归系数是指在控制其他因素或扣除其他因素（所有其他自变量都是固定的）后，由自变量的一个单位变化引起的因变量y的平均变化。
Lnor是指当一个因素在控制或扣除其他因素的影响（所有其他自变量都是固定的）后改变一个单位时，事件发生概率与不发生概率之比的对数变化值（logitp的平均变化）。
3. 适用条件行：
1。L：线性-自变量x和因变量y之间存在线性关系；
2。I：独立性-Y值相互独立；在模型中，残差要求相互独立，没有自相关；
3。N：正态性-随机误差（即残差）e服从零均值和零方差e：所有自变量X的方差相等，残差e的方差相等。
观测对象（事例）相互独立，若有数值变量，应接近正态分布（不能严重偏离正态分布）；二元变量服从二项分布；应有足够的样本量；logitp与自变量呈线性关系。
多元回归分析与logistic回归的分析的区别和联系？
线性回归要求因变量必须是连续数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，两个或更多分类变量；例如，分析性别、年龄、身高和饮食习惯对体重的影响，如果体重属于实际体重，是一个连续的数据变量，则采用线性回归；如果体重分为三种类型：高、中、低。因变量为Logistic回归
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