邏輯回歸和線性回歸的區別 概念是什么

邏輯回歸和線性回歸的區別：性質不同：邏輯回歸：是一種廣義的線性回歸分析模型；線性回歸：利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。應用不同：邏輯回歸：常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域；線性回歸：常運用于數學、金融、趨勢線、經濟學等領域。

邏輯回歸和線性回歸的區別

一、性質不同

1、邏輯回歸：是一種廣義的線性回歸分析模型。

2、線性回歸：利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

二、應用不同

1、邏輯回歸：常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。

2、線性回歸：常運用于數學、金融、趨勢線、經濟學等領域。

線性回歸的特征

回歸分析中有多個自變量：這里有一個原則問題，這些自變量的重要性，究竟誰是最重要，誰是比較重要，誰是不重要。所以，spss線性回歸有一個和逐步判別分析的等價的設置。

原理：是F檢驗。spss中的操作是“分析”～“回歸”～“線性”主對話框方法框中需先選定“逐步”方法～“選項”子對話框

如果是選擇“用F檢驗的概率值”，越小代表這個變量越容易進入方程。原因是這個變量的F檢驗的概率小，說明它顯著，也就是這個變量對回歸方程的貢獻越大，進一步說就是該變量被引入回歸方程的資格越大。

線性回歸與邏輯回歸的概念

線性回歸概念：線性回歸就是對原數據進行一系列數據擬合，并盡可能構造一條可以擬合數據的數學模型，根據這個模型，輸入測試數據進而預測數據的結果

邏輯回歸概念：通過一系列數據建立一條擬合數據的模型，來預測未來某一數據的走向，邏輯回歸則是建立模型將數據分為不同的類別，并預測某個數據的類別。