回归有很多种，回归研究X对于Y的影响，至于回归方法的选择上，关键在于因变量Y的数据类型，如果Y是离散数据，则统一应该使用logistic回归，但具体logistic回归又分成三种类型。
如果因变量Y提连续数据（通常也说Y是正态分布时），则应该使用线性回归（有时也称OLS最小二乘法回归）。
还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归，如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。
应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下：1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线
如果只是比对多种回归模型哪个好，那就选曲线估计，可同时选中线性，二次方等11个模型，拟合度看R2就行，哪个大哪个好。结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的。不过一般做回归，首先要考虑的是线性回归，用途最广。还有用的比较多的是非线性，这个要知道方程的。至于多项Loistic和probit，说实在的我也不太清楚，书上学的没着重讲，案例分析也不常见。这些模型都比较专业的，适用某些特定领域，选择的话有文献参照就直接借鉴好了。
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