。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。没用过

logistc或称logit回归，对因变量规定为二分变量（也可是多分的，但那就复杂了），但自变量则无特殊要求，分类或连续均可，但最好将连续变量“居中化”，比如年龄，如果不处理，系统自动以最小值为参照，解释起来就麻烦了，貌似这类问题是各观测都减去该变量的均数，这样就以均数为参照值了。
其实这也是回归这类方法的长处，自变量不要求是分类还是连续型的，线性回归也是如此。至于弄成0或1，更没必要了。
不过话说回来，虽然对自变量类型无要求，但还有考虑到以后解释是否方便，比如距离，如果不分类，那最后结果肯定是每增加（或减少）1公里，因变量变化多少个比数比，这很难说有意义啊。

logistc或称logit回归，对因变量规定为二分变量（也可是多分的，但那就复杂了），但自变量则无特殊要求，分类或连续均可，但最好将连续变量“居中化”，比如年龄，如果不处理，系统自动以最小值为参照，解释起来就麻烦了，貌似这类问题是各观测都减去该变量的均数，这样就以均数为参照值了。
其实这也是回归这类方法的长处，自变量不要求是分类还是连续型的，线性回归也是如此。至于弄成0或1，更没必要了。
不过话说回来，虽然对自变量类型无要求，但还有考虑到以后解释是否方便，比如距离，如果不分类，那最后结果肯定是每增加（或减少）1公里，因变量变化多少个比数比，这很难说有意义啊。

非常有帮助，太感谢了！

学习了，楼主的问题不错。我没遇到过