请问因变量为不连续变量（取值为0，1，2，3，4，5，6），自变量连续，用什么回归啊？

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可以用logistic吗？

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关键词：连续变量 因变量 自变量 logistic logisti

树回归是一种选择

属性数据分析可以用列联表分析； logistic回归、probit回归、对数线性模型等广义线性模型（GLM），其中：

• 列联表分析可用于自变量、因变量都是属性变量时；
• logistic回归因变量可为二值、多值列名/有序因变量，自变量可为连续/属性变量，用最大似然估计法拟合该模型；
• logistic模型和Probit模型在link function上存在差异；
• 计数型因变量可用对数线性模型；
  

可以的

光从0123467看不出是什么模型，这个需要从变量本身的性质来看，可以是多元分类logistic\定序logistic\possion\或者计数对数模型。

这个直接用二元的Logit是不行的，可以考虑用有序Logit或者有序Porbit。当然，你最后也可以用OLS估计一下，看方向和显著性等是否一样，以此来做稳健性检验。

要看你要把Y的0-6作为什么变项，Y如果将0-6当作不同类别可用multinominal regression，如果Y当作count data，要看Y=0的样本比例，如果不高，可以跑Poisson regression，如果比例高，要跑zero-inflated model

X的连续变项，可以直接放入regression model，但如果univariate anlaysis，建议将X分组，再进行chi square test。