logistic回归难还是多元回归难

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对于截面数据来说，是logistic回归难呢，还是多元回归难呢？
这个问题可能有些愚蠢，但是我现在考虑在两种回归之间做选择，希望能得到解答，谢谢啦

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist

     难不难是一个相对主观的概念，因人而异的。两个方法都是横截面数据分析比较基础的方法。可能对一般人而言，Logit模型要复杂一些。不过方法的选择是根据因变量类型来的。祝好运~

logistic回归主要是以潜在模型（或效用函数）与观测模型结合，进行推导，得出不同于一般线性计量经济学模型的模型设定，其研究的不是被解释变量具体的变化规律，而是研究的是被解释变量发生变化的概率大小，从这个角度上来说logistic回归难于多元线性回归，最为关键是的根据研究的问题选择合适的模型解决问题，奥卡姆剃刀要经常用哈。

xddlovejiao1314 发表于 2016-7-8 10:23
难不难是一个相对主观的概念，因人而异的。两个方法都是横截面数据分析比较基础的方法。可能对一般人而 ...

谢谢你的回答。我明白你的意思，两个模型的难易是个相对概念，而且也跟研究问题密切相关。只是因为计量知识有限，所以对两中估计方法都拿捏不起来。

铁锷未残 发表于 2016-7-8 14:09
logistic回归主要是以潜在模型（或效用函数）与观测模型结合，进行推导，得出不同于一般线性计量经济学模型 ...

谢谢你的回复。可能logistic在模型解释上比多元模型更难一些，可以这么理解吗？对于我现在的数据，不管用哪种方法，内生性和个体之间的异质性都需要考虑进去，所以任何一个方法对我而言都有难度。。。