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1，分組數(shù)據(jù)的logistic回歸模型啥意思
2，什么是logit模型
3，什么是Logistic模型
4，關(guān)于logit和logistic模型的區(qū)別

1，分組數(shù)據(jù)的logistic回歸模型啥意思

對于定性因變量0-1的回歸，分組數(shù)據(jù)的邏輯回歸模型，就是用yi=1的比例代替yi本身作為因變量。

應(yīng)該是分層次做logit再看看別人怎么說的。

分組數(shù)據(jù)的logistic回歸模型啥意思

2，什么是logit模型

如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的計量經(jīng)濟學(xué)，上面有比較詳細的講解。另外，向你推薦一本不錯的書：王濟川、郭志剛，Logistic回歸模型——方法與應(yīng)用，北京：高等教育出版社，2001。瀏覽一下這三本書的相關(guān)內(nèi)容，你基本上可以弄清楚概率估計模型，至于網(wǎng)上有沒有電子版的書我就不太清楚了。這里，我可以先簡單的回答你這個問題。首先，通常人們將“Logistic回歸”、“Logistic模型”、“Logistic回歸模型”及“Logit模型”的稱謂相互通用，來指同一個模型，唯一的區(qū)別是形式有所不同：logistic回歸是直接估計概率，而logit模型對概率做了Logit轉(zhuǎn)換。不過，SPSS軟件好像將以分類自變量構(gòu)成的模型稱為Logit模型，而將既有分類自變量又有連續(xù)自變量的模型稱為Logistic回歸模型。至于是二元還是多元，關(guān)鍵是看因變量類別的多少，多元是二元的擴展。其次，當(dāng)因變量是名義變量時，Logit和Probit沒有本質(zhì)的區(qū)別，一般情況下可以換用。區(qū)別在于采用的分布函數(shù)不同，前者假設(shè)隨機變量服從邏輯概率分布，而后者假設(shè)隨機變量服從正態(tài)分布。其實，這兩種分布函數(shù)的公式很相似，函數(shù)值相差也并不大，唯一的區(qū)別在于邏輯概率分布函數(shù)的尾巴比正態(tài)分布粗一些。但是，如果因變量是序次變量，回歸時只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的擴展

什么是logit模型

3，什么是Logistic模型

　　logistic回歸又稱logistic回歸分析，主要在流行病學(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據(jù)危險因素預(yù)測某疾病發(fā)生的概率，等等。例如，想探討胃癌發(fā)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征和生活方式等。這里的因變量就是是否胃癌，即“是”或“否”，為兩分類變量，自變量就可以包括很多了，例如年齡、性別、飲食習(xí)慣、幽門螺桿菌感染等。自變量既可以是連續(xù)的，也可以是分類的。通過logistic回歸分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危險因素。　　logistic回歸與多重線性回歸實際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同，其他的基本都差不多，正是因為如此，這兩種回歸可以歸于同一個家族，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，不同的就是因變量不同，如果是連續(xù)的，就是多重線性回歸，如果是二項分布，就是logistic回歸，如果是poisson分布，就是poisson回歸，如果是負二項分布，就是負二項回歸，等等。只要注意區(qū)分它們的因變量就可以了。　　logistic回歸的因變量可以是二分類的，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回歸。　　logistic回歸的主要用途：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。二是預(yù)測，如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，則可以根據(jù)模型，預(yù)測在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。三是判別，實際上跟預(yù)測有些類似，也是根據(jù)logistic模型，判斷某人屬于某病或?qū)儆谀撤N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于某病。　　這是logistic回歸最常用的三個用途，實際中的logistic回歸用途是極為廣泛的，logistic回歸幾乎已經(jīng)成了流行病學(xué)和醫(yī)學(xué)中最常用的分析方法，因為它與多重線性回歸相比有很多的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢將在以后的文章中一一介紹。本篇文章主要是先讓大家對logistic回歸有一個初步的了解，以后會對該方法進行詳細的闡述。

什么是Logistic模型

4，關(guān)于logit和logistic模型的區(qū)別

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(yīng)用最廣的模型。2、logistic模型：又稱logistic回歸分析，logistic回歸的因變量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：因變量不是常規(guī)的連續(xù)變量，而是對數(shù)發(fā)生比率，盡管每個自變量的估計系數(shù)含義與一般線性回歸一樣，數(shù)的經(jīng)濟學(xué)含義，較方便的做法是將Logit進行轉(zhuǎn)換后再進行解釋，而不是直接解釋系數(shù)本身,即將回歸模型等式兩側(cè)取自然指數(shù)。2、logistic模型：如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，則可以根據(jù)模型，預(yù)測在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。三、優(yōu)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(fā)生貨幣危機的可能性，即利率調(diào)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(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據(jù)危險因素預(yù)測某疾病發(fā)生的概率等。參考資料來源：百度百科-Logistic模型參考資料來源：百度百科-Logit模型

一、意思不同logistic回歸是概率模型，非線性表達式，其線性表達式即logit回歸。logistic回歸計算的是P，而logit回歸計算的是logit(p)。logistic屬于概率型非線性回歸，是研究二分類(可擴展到多分類)觀察結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)系的一種多變量分析方法。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(fā)生作為這件事發(fā)生的參照。模型上完全一致。只不過由于Logit選取了一種選擇項作為參照，因此在模型中的一個參數(shù)對應(yīng)兩個變量，分別對應(yīng)兩種選擇項。而Logistic由于參照對象是事件的不發(fā)生，即事件自身，因此一個參數(shù)只對應(yīng)一個變量。但是本質(zhì)完全一樣。三、模式不同Logit模型的左側(cè)是Odds的對數(shù)，而Logistic模型的左側(cè)是概率。Logit模型的右側(cè)是一個線性結(jié)構(gòu)，而Logistic模型的右側(cè)是非線性的。

（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。　?。?）應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的?！　。?）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結(jié)果主要為因變量和自變量之間的關(guān)系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結(jié)果為估計出自變量參數(shù)。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的?！　。?）當(dāng)因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結(jié)果并無多少差別。

（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。　?。?）應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的?！　。?）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結(jié)果主要為因變量和自變量之間的關(guān)系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結(jié)果為估計出自變量參數(shù)。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的。　?。?）當(dāng)因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結(jié)果并無多少差別。

關(guān)于logit和logistic模型的區(qū)別貌似是個老生常談的問題，學(xué)習(xí)之后稍微整理一下：（1）二者的根本區(qū)別在于廣義化線性模型中的聯(lián)系函數(shù)的形式。logit采用對數(shù)形式log(a)，logistic形式為log(a/1-a)。（2）應(yīng)用上，普通logistic的響應(yīng)變量是二元的，多元logistic的因變量可為多元。logit的響應(yīng)變量可以是多元的。（3）統(tǒng)計軟件spss中：logit屬于對數(shù)線性模型，分析結(jié)果主要為因變量和自變量之間的關(guān)系，可以細化到各分類因變量與分類自變量之間；logistic屬于回歸分析，分析結(jié)果為估計出自變量參數(shù)。regression下有binary logistic regression和 multinomial logistic regression 。因變量只取0和1時用的就是binary logistic regression 。而multinomial logistic regression 分為多分類無序因變量和多分類有序因變量的logistic回歸。即因變量多于兩個的。（4）當(dāng)因變量是多類的，可以采用logistic，也可以用logit，計算結(jié)果并無多少差別。