Некоторые ключевые отличия логистической регрессии от других статистических моделей:

• Результат прогноза. 5 Логистическая регрессия показывает вероятность, что величина примет одно из двух бинарных значений. 5 Другие модели могут давать диапазон значений в качестве итоговых результатов. 1
• Взаимосвязь между переменными. 1 Логистическая регрессия решает проблемы классификации относительно наступления события, поэтому её редко можно проследить с помощью линейных структур. 1 Другие модели помогают определить, как изменяется значение зависимой переменной в зависимости от изменения независимой. 1
• Корреляция независимых переменных. 1 В логистической регрессии независимые переменные не имеют общих корреляций, поскольку все они независимы друг от друга и не имеют зависимых переменных. 1 В других моделях возможна корреляция между зависимой и независимой переменными. 1
• Методы оценки. 1 Логистическая регрессия использует метод оценки максимального правдоподобия для подбора уравнений регрессии к сигмоидной кривой. 13 Другие модели используют метод обыкновенных наименьших квадратов для оценки уравнения, которое наилучшим образом соответствует линии регрессии. 1
• Применение. 1 Логистическая регрессия может применяться во многих отраслях, например в управлении базами данных. 1 Другие модели могут быть более применимы в определённых областях, например в бизнес-интуиции, анализе рынка или оценке рисков. 1