Logit模型与多元线性回归比较( )
A: Logit模型的因变量为二分变量
B: 多元线性回归的因变量为二分变量
C: Logit模型和多元线性回归的因变量都可为二分变量
D: Logit模型的自变量必须是二分类变量
A: Logit模型的因变量为二分变量
B: 多元线性回归的因变量为二分变量
C: Logit模型和多元线性回归的因变量都可为二分变量
D: Logit模型的自变量必须是二分类变量
举一反三
- logistic 回归也称为 logit 模型，是对分类变量进行回归分析时最为常用的一种方法。与多重线性回归类似，logistic 回归也是研究自变量对因变量影响的方法，不过这里的因变量必须是分类变量。logistic 回归适用于应变量为（ ）。 A: 正态分布资料 B: 分类变量资料 C: 一般资料 D: 数值变量资料
- Logit模型与多元线性回归比较，
- 当自变量为0-1变量时，建议使用Probit或logit这类二值选择模型回归
- 以下关于线性回归和逻辑回归描述错误的是 A: 线性回归直接分析因变量与自变量的关系，而逻辑回归分析因变量取某个值的概率与自变量的关系 B: 线性回归要求因变量是分类型变量，而逻辑回归要求因变量是连续性数值变量 C: 逻辑回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的 D: 线性回归要求因变量是连续性数值变量，而逻辑回归要求因变量是分类型变量
- 一元线性回归模型只包含一个解释变量（自变量）和一个被解释变量（因变量），是最简单的线性回归模型