logistic regression与nlin都是非线性回归。但两者有很大不同。回归格式上，logistic回归为logit(p)=AX, 其中，左边logit(p)= p/(1-p)， 右边AX 是线性函数；而nlin可以自己给定任意的回归格式。回归方法上，logistic回归使用极大似然估计，要求回归结果具有最大发生的可能性；nlin回归可以使用多种回归方法，例如牛顿法、最速下降线法等等，其中最容易理解的是最小二乘法，要求回归结果使得各点到曲线的距离最小。适用范围上，logistic回归的应变量为离散变量，其中最常见的是0/1变量（发生或不发生、违约或不违约、感染与不感染），上述回归格式中的P即为发生的概率；而nlin回归使用范围更广，一般用于连续性变量多一些。实际上，nlin回归其实就是非线性回归，logistic回归只是非线性回归中特定的一种。