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多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多，且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定。不过，在大量运用多元逻辑 回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题，即模型自变量之间可能存在的多重共线性干扰。与其他多元回归方法一样，Logistic回归模型也对多元共线性敏感。当变量之间的相关程度提高时，系数估计的标准误将会急剧增加；同时，系数对样本和模型设置都非常敏感，模型设置的微小变化、在样本总体中加入或删除案例等变动，都会导致系数估计的较大变化。

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