logit和logistic的区别 logistic和logical的区别

1、理解logit， logistic和sigmoid函数的区别有助于深入学习数学与机器学习领域首先，logit函数在数学上的定义是将概率p映射至区间无穷，无穷，其定义为p1p的对数该函数特性为能够将输入在0，1范围内的数映射至无穷，无穷，其图像呈对数曲线形状在机器学习中，logit指的是分类模型生成logit和logistic的区别；Logit和logistic模型的主要区别在于它们的联系函数形式Logit模型采用的形式为loga，而logistic模型则采用loga1a的形式在实际应用中，logistic模型用于处理二元响应变量，而logit模型则适用于多元响应变量在统计软件spss中，logit属于广义线性模型，主要用于分析自变量间的相互关系，并细化各类变量与；尽管两者的数学形式看似一致，但Logit模型源于效用理论，而Logistic函数则源于实际问题的数学描述这两者虽然起点不同，但最终都能在特定情况下达到一致，体现logit和logistic的区别了数学在不同领域的深远影响总结来说，Logit模型和Logistic模型在概念上有所区分，一个是概率到胜率的转换，另一个是描述资源受限下的人口增长尽。

2、如果研究X对于Y的影响，Y为定量数据则可以使用线性回归分析如果Y是定类数据，此时则需要使用Logitlogistic回归分析Logit回归共分为三种，分别是二元LogitLogistic回归多分类LogitLogistic回归，有序LogitLogistic回归也称Oridinal回归，此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型如下表；问题三为什么因变量为01变量不能用线性回归模型原因一预测结果难以解释原因二不满足线性回归模型的两个假设1不满足”误差项服从正态分布“的假设2不满足”误差项方差相同“的假设问题四Logit回归和Logistic回归是一回事吗本质上是一回事，但有微小区别1模型呈现形式。

3、probit与logit的区别为1意思不同，probit为概率单位，logistic为数理符号逻辑2用法不同，probit模型服从正态分布，Logit模型是离散选择模型3侧重点不同，probit根据常态频率分配平均数的偏差计算统计单位，logistic是离散选择法模型之一logit和probit的区别y* = x#39b + e中，对e的分布的；logit和logistic的区别你好，这三个词的词根不是样的，没有可比性；Logit模型和logistic模型在应用领域和特点上有所区别Logit模型是一种离散选择模型，主要用于研究离散因变量与自变量之间的关系与传统的线性回归模型不同，Logit模型的因变量通常是某种概率事件的发生率，而非连续数值例如，在金融领域，Logit模型可以用来预测某一国家发生货币危机的可能性，包括汇率大幅度；因变量Y只能包括数字0和1，如果因变量的原始数据不是这样，那么就需要数据编码，设置成0和1，使用SPSSAU“数据处理”“数据编码”功能，操作如下图2多分类logit回归 只要是logit回归，都是研究X对于Y的影响，区别在于因变量Y上，如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“；因变量Y只能包括数字0和1，如果不是这样，需要对原始数据进行编码，将其转换为0和1格式这可以通过SPSSAU的“数据处理”“数据编码”功能完成多分类Logit回归适用于因变量Y有多个选项，且这些选项之间无序的情况，例如，代表不同省份的数字编码如果因变量的类别过多，建议进行类别组合以减少数量。

4、Logit模型和Logistic模型主要有以下区别概念与应用Logit模型将概率P通过Odds的形式进行转换，是一种从概率到胜率比的过程它源于效用理论，主要用于探讨概率和非线性变化的领域Logistic模型用于描述在资源受限等实际情况下的人口增长，其增长曲线为S型Logistic函数源于实际问题的数学描述，具有非线性；特点logit模型也叫Logistic模型，服从Logistic分布probit模型服从正态分布两个模型都是离散选择模型的常用模型但logit模型简单直接，应用更广而且，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设；logit模型采用的是对数形式loga，而logistic模型则采用loga1a的形式在实际应用中，普通的logistic模型倾向于处理二元响应变量，而多元logistic模型则可以处理多元的因变量与此同时，logit模型在响应变量的处理上更为灵活，既支持多元的响应变量，也能适应多分类的情况在统计软件SPSS中，对这两；一意思不同 logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归logistic回归计算的是P，而logit回归计算的是logitplogistic属于概率型非线性回归，是研究二分类可扩展到多分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法二参照不同 Logit是把其中的一种选择作为另一种。

5、果是有序Logitlogistic回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福此类数据也称有序数据如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析；一主体不同 1logit模型是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型2logistic模型又称logistic回归分析，logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的二特点不同 1logit模型因变量不是常规的连续变量，而是对数发生比率，尽；Logit和Logistic是两种不同的概率分布函数，它们在应用中有一些重要的区别Logit是一种二元概率分布，通常用于描述分类数据中两个类别之间的概率它主要用于逻辑回归分析，是一种统计方法，用于预测一个分类响应变量基于预测变量而Logistic则是一种用于连续变量的概率分布，通常用于描述一个事件发生的概率与。