结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，。
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。
还有一种是因变量为有序多分。
数据有问题吗？怎么小于0.05的这么少？要怎么分析啊！！Logistic回归：主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。
变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。
O。
二元logistic回归分析，应该说所有回归分析，最重要的系数是sig，或者平时我们叫p值，需要小于0.05才能说明有显著性影响，你这个所有p值高的接近1，都是毫无意义的数据 置于你说的回归方程问题，回归系数一般是B值，不过。