关于logit和logistic模型的区别

Question

如题所述

Answer 1

一、主体不同

1、logit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。

2、logistic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

1、logit模型：因变量不是常规的连续变量，而是对数发生比率，尽管每个自变量的估计系数含义与一般线性回归一样，数的经济学含义，较方便的做法是将Logit进行转换后再进行解释，而不是直接解释系数本身,即将回归模型等式两侧取自然指数。

2、logistic模型：如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。

三、优势不同

1、logit模型：模型考察了对两种货币危机定义情况下发生货币危机的可能性，即利率调整引起的汇率大幅度贬值和货币的贬值幅度超过了以往的水平的情形，而以往的模型只考虑一种情况。

2、logistic模型：在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率等。

参考资料来源：百度百科-Logistic模型

参考资料来源：百度百科-Logit模型

Answer 2

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logit(p)。logistic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选择的参照，而Logistic是把一件事不发生作为这件事发生的参照。模型上完全一致。只不过由于Logit选取了一种选择项作为参照，因此在模型中的一个参数对应两个变量，分别对应两种选择项。而Logistic由于参照对象是事件的不发生，即事件自身，因此一个参数只对应一个变量。但是本质完全一样。

三、模式不同

Logit模型的左侧是Odds的对数，而Logistic模型的左侧是概率。

Logit模型的右侧是一个线性结构，而Logistic模型的右侧是非线性的。

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Answer 3

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。
　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。
　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。
　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。本回答被提问者和网友采纳

Answer 4

　（1）二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a)，logistic形式为log(a/1-a)。
　　（2）应用上，普通logistic的响应变量是二元的，多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。
　　（3）统计软件spss中：logit属于对数线性模型，分析结果主要为因变量和自变量之间的关系，可以细化到各分类因变量与分类自变量之间；logistic属于回归分析，分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。
　　（4）当因变量是多类的，可以采用logistic，也可以用logit，计算结果并无多少差别。