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目的；探讨Logithoost和累积比数Logit模型这两种方法应用于判别分析的优缺点。方法；简要介绍Logithoost和累积比数Logit模型的原理，并采用此两种方法分别对同一个实例进行判别分析。结果；两种方法的判别正确率均较高。Logitboost判别效果高于累积比数Logit模型判别。讨论；在迭代轮数适当的情况下，Logithoost判别正确率更高，受迭代次数影响较大，而累积比数Logit模型的稳定性较强。在对事件进行判别时，可根据数据资料的具体特点选用判别方法，也可将两种方法结合应用，取其判别效