73、关于logistic回归模型的说法中,不正-|||-确的是 () 。-|||-多选题-|||-自变量之间无多重共线性-|||-因变量必须是二分变量-|||-回归系数的估计方法是最小二乘法-|||-自变量可以有多个-|||-自变量可以是连续、有序多分类或无-|||-序分类变量。

步骤 1：理解logistic回归模型的基本概念
logistic回归模型是一种用于预测二分类结果的统计模型。它通过logistic函数将自变量与因变量之间的关系进行建模，从而预测因变量的概率。

步骤 2：分析选项
- 选项A：自变量之间无多重共线性。这是logistic回归模型的一个假设条件，因为多重共线性会影响模型的稳定性和解释性。
- 选项B：因变量必须是二分变量。这是logistic回归模型的适用范围，它专门用于处理二分类问题。
- 选项C：回归系数的估计方法是最小二乘法。这是不正确的，logistic回归模型使用的是最大似然估计法来估计回归系数。
- 选项D：自变量可以有多个。这是正确的，logistic回归模型可以包含多个自变量。
- 选项E：自变量可以是连续、有序多分类或无序分类变量。这是正确的，logistic回归模型可以处理多种类型的自变量。

步骤 3：确定不正确的选项
根据以上分析，选项C是不正确的，因为logistic回归模型使用的是最大似然估计法，而不是最小二乘法。