logistic迴歸單因素和多因素區別

一、概念不同

1、單因素統計：單因素分析（monofactor analysis）是指在一個時間點上對某一變數的分析。

2、多因素迴歸分析：指在相關變數中將一個變數視為因變數，其他一個或多個變數視為自變數，建立多個變數之間線性或非線性數學模型數量關係式並利用樣本資料進行分析的統計分析方法。

二、方法不同

1、單因素統計：試驗單元編號、隨機分組。

2、多因素迴歸分析：引進虛擬變數的迴歸分析、曲線迴歸、多元迴歸模型。

三、應用方向不同

1、單因素統計：單因素的盆栽試驗溫室內、實驗室內的實驗等，應用該設計，若實驗中獲得的資料各處理重複數相等，採用重複數相等的單因素資料方差分析法分析，若實驗中獲得的資料各處理重複數不相等，則採用重複數不等的單因素資料方差分析法分析。

2、多因素迴歸分析：影響因變數的因素有多個，這種多個自變數影響一個因變數的問題可以通過多元迴歸分析來解決。

例如，經濟學知識告訴我們，商品需求量Q除了與商品價格P有關外，還受到替代品的價格、互補品的價格，和消費者收入等因素，甚至還包括商品品牌Brand這一品質變數(品質變數不能用數字來衡量，需要在模型中引入虛擬變數)的影響。