logistic回歸又稱logistic回歸分析，主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據危險因素**某疾病發生的概率。
相關demo參見:混沌數學之離散點集圖形demo
logistic的用途：
一、尋找危險因素，正如上面所說的尋找某一疾病的危險因素等。
二、**，如果已經建立了logistic回歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。
三、判別，實際上跟**有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬於某病或屬於某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬於某病。
生態學中的蟲口模型(亦即logistic對映)可用來描述：
x(n+1)=a*x(n)*(1-x(n)),a屬於[0,4],x屬於(0,1)這是2023年數學生態學家r. may在英國的《自然》雜誌上發表的一篇後來影響甚廣的綜述中所提出的，最早的乙個由倍週期分岔通向混沌的乙個例子。後來經過feigenbaum研究得出:乙個系統一旦發生倍週期分岔，必然導致混沌。他還發現並確定了該系統由倍週期分岔，必然導致混沌。他還發現並確定了該系統由信週期分岔通向混沌的兩個普適常數(也稱為feigenbaum常數)。
相關**:
//混沌點集圖形:class logisticequation : public
discreteequation
void iteratevalue(float x, float y, float& outx, float& outy) const
bool isvalidparama() const
};
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