Logistic回归，又称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，广泛应用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，因变量范围在0和1之间，非常适合于分析二元分类问题。
在Logistic回归分析中，首先进行单因素多元Logistic回归分析。这种分析类似于单因素二元Logistic回归分析，但在多因素分析中，需要考虑多个自变量对因变量的影响。
在多因素多元Logistic回归分析中，模型拟合的效果是评价模型好坏的重要指标。模型系数的综合检验的值小于0.05，说明模型是有效的；反之，说明模型无效。
在二元逻辑回归分析中，Cox&SnellR方和NagelkerkeR方都是用来衡量模型拟合优度的指标。它们提供了一种评价模型对数据的解释程度的方法。
时间序列是时间间隔不变的情况下收集的时间点集合。在时间序列中，由于某些因素的变化可能具有连续性，基于线性回归模型的假设——观察结果是独立的——在这种情况下是不成立的。
Logistic回归模型在多个领域有着广泛的应用，如：
1.胃癌病情分析：通过Logistic回归模型分析胃癌的危险因素，预测疾病发生的概率。
2.疾病自动诊断：根据患者的症状和体征，Logistic回归模型可以自动诊断疾病。
3.经济预测：Logistic回归模型可以预测市场趋势，为经济决策提供支持。在进行Logistic回归分析时，需要将研究变量放入“协变量/块（）”框内，分组变量放入“因变量”框。对于分类型变量作为因变量，普通线性回归模型是无法建模的，这就需要用到Logistic回归模型。
20世纪60年代初，Cornfield等首次使用Logistic回归。1967年，Walter和Duncan使用这种方法来估计一个过程发生的概率作为其他变量的函数。在20世纪80年代，Logistic回归模型的使用有所增加，目前它是卫生科学，特别是流行病学研究中使用最广泛的统计方法之一。
Logistic回归模型是一种强大的统计工具，在多个领域有着广泛的应用。通过对自变量和因变量之间的关系进行分析，Logistic回归模型可以帮助我们预测事件的发生概率，为决策提供有力的支持。
