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首先，人们通常用“logistic回归”、“logistic模型”、“logistic回归模型”和“logit模型”来指代同一模型。唯一不同的是形式不同：logistic回归是概率的直接估计，logit模型是概率的logit变换。
然而，SPSS软件似乎将分类自变量组成的模型称为logit模型，将分类自变量和连续自变量组成的模型称为logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量有多少类，多元是二元的展开式。其次，当因变量为名义变量时，logit与probit没有本质区别。不同之处在于分布函数不同。前者假设随机变量服从逻辑概率分布，后者假设随机变量服从正态分布。实际上，这两类分布函数的计算公式非常相似，函数值相差不大。唯一的区别是逻辑概率分布函数的尾部比正态分布函数的尾部厚。但是，如果因变量是序数变量，则序数probit模型只能用于回归。有序probit可以看作probit的扩展
一种方法是建立多分类logistic回归模型，即在数据量大的情况下，不考虑有序和无序的情况下，推荐使用这种方法。结果是选取某一类别作为参考类别，并针对不同类别建立了不同的线性回归方程。
另一种方法是建立有序逻辑回归模型。不同的分类使用相同的线性回归方程，但极限值（常数项）不同。
求解了模型的最优参数，并对模型进行了测试，验证了求解的质量。
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