是1/(1+exp(-x))吧，分子分母一起乘以exp(x)便是你后边的exp(x)/(1+exp(x))了。

P=1/（1+exp150185,150185,150185(-x)）是一条S型的非线性概率函数，logistic函数仅仅中心的一种特殊情况。Y=Ln=logit(Y)=b+bx，经过logit改换后的模型叫logistic回归模型。

Ln=b+bx，两边取e指数便是p/(1-p)=exp(b+bx)，解出来便是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx))，又回到了第一个公式。

分别是二项logistic回归，无序多分类logistic回归和有序多分类logistic回归。

二项logistic回归

因变量为两种结局的二分002583海能达,002583海能达,002583海能达类变量，如中奖=1、未中奖=0；

自变量可认为分类变量，也可认为连续变量；

阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍；

无序多分类logistic回归

因变量为无序的多分类变量，如获取健康常识途径（传统群众前言=1，络=2，社区宣扬=3）；

自变量可认为分类变量，也可认为连续变量；

也可用于因变量为有序多分类变量，但不满意平行查验条件的数据资料；

原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来树立模型方程；

有序多分类logistic回归

因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；

自变量可认为分类变量，也可认为连续变量；

原理：将因变量的多个分类顺次分割为多个二元的Logistic回归；

须进行平行线查验，即查验自变量系数是否持平，如不满意，则运用无需多分类logistic回归；