1、概念不同：
（1）多重线性回归模型可视为简单直线模型的直接推广，具有两个及两个以上自变量的线性模型即为多重线性回归模型。
（2）logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。
2、变量的特点
多元回归分析的应变量：1个；数值变量（正态分布)；自变量：2个及2个以上；最好是数值变量，也可以是无序分类变量、有序变量。
logistic回归的分析应变量：1个；二分 类变量（二项分布）、无序 /有序多分类变量；自变量：2个及2个以上；数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。
总体回归模型LogitP=(样本)偏回归系数含义表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一个自变量变化一个单位时引起因变量Y变化的平均大小。
表示在控制其它因素或说扣除其它因素的作用后(其它所有自变量固定不变的情况下)，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值(logitP的平均变化量)，即lnOR。
3、适用条件LINE：
1、L：线性——自变量X与应变量Y之间存在线性关系；
2、I：独立性——Y值相互独立，在模型中则要求残差相互独立，不存在自相关；
3、N：正态性——随机误差（即残差）e服从均值为零，方差为 2的正态分布；
4、E：等方差——对于所有的自变量X，残差e的方差齐。
观察对象（case）之间相互独立；若有数值变量，应接近正态分布（不能严重偏离正态分布）；二分类变量服从二项分布；要有足够的样本量；LogitP与自变量呈线性关系。