logistic回归结果没有意义为什么限制性立方样条结果有意义

Logistic回归和限制性立方样条是两种不同的建模方法，它们的结果意义不同。

Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的建模方法，它的目标是根据自变量预测二元或多元的因变量。Logistic回归的结果通常用于判断不同自变量对因变量的影响程度，如自变量的系数和p值等。如果Logistic回归结果没有意义，可能是因为模型假设或数据分布等问题导致的。

限制性立方样条是一种拟合非线性关系的建模方法，它将自变量用立方函数进行拟合，通过对拟合函数的限制来保证模型的光滑性和可解释性。限制性立方样条的结果通常用于解释自变量的影响，如自变量与因变量的非线性关系或拐点等。如果限制性立方样条的结果有意义，可能是因为模型能够更好地拟合数据、考虑了自变量之间的交互作用等原因。

因此，两种建模方法的结果意义是不同的，不能简单地进行比较。在选择建模方法时，需要根据具体的问题和数据特点进行选择，并对结果进行合理的解释和应用。