logistic的因变量是离散型还是连续型

logistic和多元有区别么

综上所述，多重线性和logistic在模型类型、适用范围以及预测结果方面存在显著差异。多重线性适用于连续型因变量的线性关系分析，而logistic则适用于二分类结果的概率预测。选择哪种模型，需要根据实际研究问题和数据类型来决定。

Cox：用于研究多个因素对结局的影响；因变量与二分类Logistic相似，唯一的区别在于Cox的因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间（二分类变量，含时间因素）是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。

不同点：（1） 因变量类型：简单线性和多重线性的因变量是连续变量，而logistic的因变量是分类变量，可以是二分类的或多分类的。（2） 自变量的要求：简单线性要求自变量和因变量之间呈线性关系，多重线性对此没有特定要求。

probit和logistic几乎可以用于相同的数据，对于二分类因变量，这两种方法的结果十分类似。那他们到底有什么区别呢？如 果从分布角度来讲，logit函数和probit的函数几乎重叠，但反映的含义不同，logit等于p/（1-p），这里p是结局发生的概率，而 probit的函数是F-1（p），注意-1是上标。

logistic与Cox是三种常见的分析方法。它们分别适用于不同类型的结局变量。当结局变量为连续型时，可采用多重线性分析。当结局变量为分类资料时，则选择logistic。对于结局变量为生存时间和二分类资料的情况，则考虑使用Cox。在多元分析中，这些模型用于处理多个解释变量的情况。

logistic自变量为三个连续变量,总分不等,,会影响吗?

我不大清楚你那句“他们三个得分值的总分不等”，你是指这三个变量取值区间不一样还是你赋予它们的权重不一样，如果是取值区间不一样，没有任何影响的，如果是赋予的权重不一样，就不能用Logistic模型做了，而是得用AHP层次分析法。

**考虑模型复杂度**：自变量过多可能会导致模型过于复杂，增加过拟合的风险。可以通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。 **使用主分析**：如果自变量是连续的，可以考虑使用主分析（PCA）来降低变量的维度，但这可能会丢失一些信息。

多重线性与logistic在应用场景上有明显的差异。多重线性适用于连续型因变量的预测，如预测房价、股票价格等。而logistic则更适合于二分类结果的预测，如预测病人是否患病、用户是否会购买某个产品等。尽管两者都属于分析的范畴，但logistic在处理非线性关系和预测概率方面具有独特的优势。

在应用logistic模型前，需确保自变量与因变量之间的关系符合模型要求。不同于多重线性中要求自变量与因变量呈线性关系，logistic要求自变量与logit（y）呈线性关系，即ln（P/1-P）。

把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。就可以在度量标准中看到度量数据。再对多项逻辑的模型、统计量、条件、选项和保存进行设置。点击确定，即可用SPSS把多因素Logistic分析做好。多因素logistic是指包含的研究因素较多，如二项logistic、多项Logistic等。

再次，避免多重共线性问题，即自变量之间的高度相关性，这可能会影响模型的解释性和预测能力。综上所述，对于那些不符合正态分布的数据，logistic仍然是一个有效的分析。只要数据中的自变量与因变量之间存在合理的关系，并且满足上述注意事项，就可以利用logistic进行分析。