logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通
多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和gdp总量，把上述四种因素作为
自变量，某块地是否为耕地的概率为p，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用
最大似然法结合
牛顿—拉斐逊法解系数，求出f(p)=g(高程，土壤，人口，gdp）的一个回归函数，即logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。