按照因变量分类的数量，可以将逻辑回归分为: [多选题] A. 定序逻辑回归 B. 二分变量逻辑回归 C. 多分变量逻辑回归 D. 定性逻辑回归

答案是 A、B、C。

A. 定序逻辑回归用于处理有序分类因变量的情况，例如学生的成绩等级可以分为优、良、中、及格、不及格等等，这些分类之间具有一定的顺序关系。

B. 二分变量逻辑回归用于处理只有两个分类的情况，例如判断一个人是否患有某种疾病、是否购买某个产品等等。

C. 多分变量逻辑回归用于处理有多个分类的情况，例如判断一个人的职业是医生、教师、工人还是农民等等。

D. 定性逻辑回归这个术语并不常用，可能是指定性变量的逻辑回归，但这个术语不太准确。一般情况下，定性变量可以使用二分变量逻辑回归或多分变量逻辑回归进行处理。

相关问题

二分类因变量，用二元逻辑回归和多元逻辑回归有差别吗

二分类因变量是指只有两个可能取值的因变量，例如是/否、成功/失败等。在统计学和机器学习中，常常使用二元逻辑回归来建模和预测二分类因变量。

二元逻辑回归是一种广义线性模型，它使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将输入特征与概率输出之间建立关系。逻辑函数将输入映射到一个介于0和1之间的概率值，表示某个样本属于某个类别的概率。

多元逻辑回归与二元逻辑回归有所不同，它用于处理具有多个类别的因变量。多元逻辑回归使用softmax函数来将输入特征映射到多个类别的概率分布上。每个类别的概率是基于输入特征的线性组合计算得出的。

因此，二元逻辑回归和多元逻辑回归在处理的因变量类型上有差别。二元逻辑回归用于处理二分类因变量，而多元逻辑回归用于处理多分类因变量。在建模和预测上，它们使用不同的函数来计算概率分布。

逻辑回归 多分类变量

逻辑回归是一种用于处理二分类问题的统计模型，但也可以扩展到处理多分类问题。在多类别逻辑回归中，我们可以使用多个独立的二元逻辑回归模型来预测多个类别的结果。具体而言，我们可以选择一个类别作为主类别，然后将其余的类别与主类别分别进行回归。通过这种方式，我们可以得到多个回归方程，每个方程用于预测一个类别的概率。最常用的方法是使用softmax函数来将这些概率转化为归一化的概率分布。\[1\]\[2\]

多类别逻辑回归也被称为polytomous LR、multiclass LR、softmax regression、multinomial logit、maximum entropy classifier、conditional maximum entropy model等等。这些名字都指的是同一种方法，只是在不同的领域或文献中使用了不同的术语。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）](https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/85209496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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