logistics回归和linear回归在参数估计的方法的异同？

logistics回归和linear回归在参数估计的方法的异同？

Logistics 和 linear 均可用于探索自变量与应变量之间的存量依存关系，两者对自变量的要求相同：1.计数资料（如年龄、体重）；2.分类资料（如文化程度、吸烟饮酒情况等）；3.等级资料（如白细胞水平- ++ ++ +++ ++++）等。两者因变量则不同，Linear要求因变量是连续性的，且服从正态分布；而logistic则要求因变量是分类的，服从如二项分布。
   希望能解决你的问题。

一个是OLS，最小二乘法；一个是MLE，最大似然估计法。祝好运~

linear regresion : least squares
logistics regresion : maximum likelihood
此外 lr可以有closed-form solution
mle沒有

regression本质上是一种model fitting的方法，而linear，curve，logistic则是model，使用什么model取决于你的问题，先搞清楚你要解决的问题，再搞清楚这些model都是解决什么问题的，linaer，curve分别对应因变量和自变量是线性的和curve的，logistic是用来解决分类问题的