自己给自己顶起~

Logistic回归
其与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。
如果是连续的，就是多重线性回归；
如果是二项分布，就是Logistic回归；
如果是Poisson分布，就是Poisson回归；
如果是负二项分布，就是负二项回归。
Logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最常用的就是二分类的Logistic回归。
Logistic回归的主要用途：
寻找危险因素：寻找某一疾病的危险因素等；
预测：根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大；
判别：实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。