【摘 要】
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Logistic回归模型和判别分析方法都可以达到对样本分类的目的，比较和分析这2种方法的差异以及其各自的特点，可以为更好的应用提供参考。从类别表现、样本情况、归类函数、归类
【机 构】
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中央财经大学统计学院,长江大学农学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31371529)
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Logistic回归模型和判别分析方法都可以达到对样本分类的目的，比较和分析这2种方法的差异以及其各自的特点，可以为更好的应用提供参考。从类别表现、样本情况、归类函数、归类原则、预测功效等5个方面对Logistic回归模型中的基线一类别Logit模型和判别分析方法中具有代表性的Bayes后验概率判别、Fisher判别的基本思想和步骤进行比较，并通过“鸢尾花”样本数据的品种判别对这3种方法进行了实证分析。Logistic回归建立了总体各因子与总体类别的回归模型，在因子与类别之间形成了解释与被解释的关系；通过
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