【求助】判别分析和二元logistic回归在应用上的区别？？？

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我的应变量是 1=选择去欧洲， 0=选择去美国; 然后我建了一个二元logistic回归模型来确定选择去欧洲（Y=1）概率比较大的人的特征。。

做完之后发给老师看，老师什么也没说，只说这个应该用判别分析。。

（我老师是那种不会告诉你所有东西，而要让你自己探索发现的人。。。所以我各种搞不清状况啊。。感觉不太常看到判别分析的文章啊（可能因为读得太少），，，而且计量学的也不怎么扎实  T T）
所以想请教一下大家。。

当自变量是二类名义型变量时，既可以建立二元logistic回归模型 也可以用 判别分析建立判别方程；
那这两种方法在应用上有什么不一样呢？怎么选择用哪种方法呢？



先谢谢了！！！

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关键词：二元Logistic回归 logistic回归 二元logistic logistic ogistic 自变量 探索发现 美国 文章 而且

自己顶起来。。  T  T

melissat 发表于 2016-6-7 11:14
自己顶起来。。  T  T

我觉得，logistics回归的因变量应该是概率和为1的两类，比如去欧洲和不去欧洲，两个事件发生的概率和为1。
你的去欧洲和去美国，概率加起来不一定是1，比如还可能去别的国家。
老师说用判别分析，或许就是因为判别分析的分组因变量没有此限制。
个人看法，仅供参考

两分类时两者差异不大。如果是多分类资料logistic 回归就不如判别分析了。