有关多重线性回归分析和logistic回归分析，下述说法错误的是（）
A: 多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量
B: logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量
C: 多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量
D: 在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度
A: 多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量
B: logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量
C: 多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量
D: 在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度
D
举一反三
- 与多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。 A: Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 B: Logistic回归系数的估计方法仍可采用最小二乘法 C: Logistic回归回归系数和模型的假设检验仍可采用方差分析 D: Logistic回归的反应变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 E: Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系
- 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。 A: Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在线性关系 B: Logistic回归的反应变量必须是分类变量 C: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 D: Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 E: Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量
- 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。 A: Logistic回归的反应变量必须是分类变量 B: Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 C: Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 D: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 E: Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系
- 在某些回归模型中，其因变量为虚拟变量，而自变量为定量变量或定性变量，此种回归分析称作线性回归分析。()
- 以下要求因变量为定量变量的为 A: 多重线性回归 B: 二分类Logistic回归 C: 多分类Logistic回归 D: Cox回归
内容
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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
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关于logistic回归算法，以下说法不正确的是 A: logistic回归是当前业界比较常用的算法，用于估计某种事物的可能性 B: logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量 C: logistic回归的结果并非数学定义中的概率值 D: logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量
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按回归分析涉及的相关变量的数目,回归可分为 A: 线性回归和非线性回归 B: 一元线性回归和多重线性回归 C: 简单回归和多重回归 D: 直线回归和多重回归
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关于逻辑回归（Logistic regrssionJS变量和自变量的说法中，正确的是（）。 A: 逻辑回归的因变量为数值变量 B: 逻辑回归的因变量为定性变量 C: 逻辑回归的自变量是定性变量 D: 逻辑回归的因变量只能有两种取 值
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回归分析依据变量之间的关系，可分为（） A: 线性回归和非线性回归 B: 一元线性回归和多重线性回归 C: 简单回归和多重回归 D: 直线回归和曲线回归