请有做过逻辑回归分析的朋友谈谈吧！
逻辑回归虽然在很多教材中并不讲解，但是在工作中确实有用，因为很多我们关心的结果都是离散型数据。逻辑回归对于Y是离散型数据，而X是多元或一元的连续性变量甚至参合一些离散型变量都是有效的分析方法。
个人愚见逻辑回归主要的步骤是：
选择因子和反应变量
设计数据收集计划
建立回归分析，并根据PROB概率＝1/(1+e^Z)的基本模型建立拟合图线
选取最佳X设定水平并对预测模型进行验证
欢迎大家踊跃发言，如果哪位仁兄愿意分享实际案例，我等将狠狠加分！:lol:
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4 个回复
欧立威 (威望:52) (福建 厦门) 咨询业 咨询顾问
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很好，用于预估Z的线性模型是GLM的混合线性模型，而唯一的连续性变量－扭力－作为协变量几乎没有产生影响的。卡方分析也是有显著性差异的。
唯一的不足就是整个实验目的更多地是在作对比，其实拟合模型的意义不大。
另外对于分析除了系数表以外的结果如何解释？