在进行回归分析时，根据不同类型的因变量，我们需采取不同的方法。当因变量为连续性变量时，可直接建立多元线性回归模型；反之，当因变量为分类变量，如客户流失与否，收入高低等，普通线性回归模型便无法应用，这时便引入了Logistic回归模型。

Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，尽管名称中包含“回归”，但实际上它更像是分类算法，是一种监督学习的分类方法。在SPSS Modeler中，该模型被归类于分类建模模块。

Logistic回归模型的核心原理是将事件的发生概率作为因变量。假设因变量Y为二分类变量（“是”或“否”），我们将其转换为数字形式，将“是”标记为1，将“否”标记为0。事件发生的概率p定义为P(Y=1|X)，则事件不发生的概率为1-p，即P(Y=0|X)。当概率p大于等于0.5时，Y取值为1；反之，取值为0。

引入一个概念：比值或优势（odds），即事件发生的概率与事件不发生的概率之比，表示为odds=p/(1-p)。对odds取对数后得到因变量的公式。

通过构建线性表达式，得到模型的数学公式。将公式写成矩阵形式，令参数向量为w，对公式进行变换，得到Logistic函数，其取值范围为[0,1]，是一个S型函数。Logistic回归模型的核心任务是求解参数w。

Logistic回归通常采用极大似然估计法求解参数，而非普通回归模型的最小二乘法（OLS）。

以实际案例为例，首先导入数据集，数据来源于SPSS Modeler的练习数据集，因变量为客户是否流失。数据预处理后，添加Logistic回归分析节点，设置二项式过程，并引入虚拟变量来处理分类变量。

运行模型后，分析输出结果。表格1概述了建模样本量和缺失值情况，表格2解释了因变量编码，表格3展示了虚拟变量的编码解释。混淆矩阵（表格4）用于直观判断模型预测准确性，表格5显示了模型在纳入变量之前的基本信息。表格6和7分别展示了变量的显著性检验和模型的拟合优度检验，表格8进一步解释了模型的混淆矩阵，表格9显示了参数估计矩阵。表格10为最后的参数估计结果，表格11为变量的相关系数矩阵。

基于模型预测，对于新数据中的客户，模型判断其不会流失，对应不流失的概率（1-p）为76%。通过模型预测，我们能对客户流失风险进行评估，并据此采取相应措施，以降低流失率。