logistische Regression

Ich habe es so verstanden:

die logistische Regression gehört ja zu den Strukturprüfenden Verfahren, d.h. das mit Ihr eigentlich nur geprüft wird ob eine Hypotese stimmt oder nicht.
Sie kann, wie die Diskriminanzanalyse, zur Klassifikation benutzt werden, also Zusammenhänge überprüfen.
Der Unterschied zur Diskriminanzanalyse ist, das man für das Eintretten eines Ereignisses Wahrscheinlichkeiten angibt.

...und noch ein bisschen Fachchinesich für die Vor und Nachteile:

Hair et al. (2010, Seite 436) vergleichen die Stärken und Schwächen von Diskriminanzanalyse
und logistischer Regression:
„Die Anwendung der Diskriminanzanalyse ist geeignet, wenn die abhängige Variable nicht
metrisch ist. Wenn die abhängige Variable nur zwei Gruppen umfasst, dann ist die logistische
Regression aus zwei Gründen zu bevorzugen. Erstens beruht die Diskriminanzanalyse auf
strengeren Annahmen bezüglich der multivariaten Normalverteilung und einer gleichen Varianz-
Kovarianzmatrix in den verschiedenen Gruppen – Annahmen, die in vielen Situationen
nicht erfüllt sind. Die logistische Regression unterliegt nicht diesen Annahmen und ist sehr
robust, wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind, so dass sie ihre Anwendung unter verschiedensten
Bedingungen geeignet ist. Zweitens bevorzugen viele Forscher die logistische Regression,
selbst wenn alle genannten Anforderungen erfüllt sind, weil sie der multiplen Regression
sehr ähnlich ist. Sie verwendet einfache statistische Tests, ähnliche Ansätze bei der
Einbeziehung metrischer und nicht-metrischer Variablen sowie nicht-linearer Effekte und bietet
eine Vielzahl von anderen Diagnostiken.“