关于logistic回归分析方法的叙述，下列表述不恰当的是(  ).A. 因变量是有序或无序的分类变量B. logistic回归模型是一种概率型回归模型C. 建立的logistic模型可用于判别分析D. 如果某自变量的回归系数为负值,则其对应的OR值小于1E. logistic回归模型的自变量不能是数值变量,只能是有序和无序的分类变量

步骤 1：理解logistic回归模型的定义
logistic回归模型是一种概率型回归模型，用于预测因变量为分类变量（有序或无序）的概率。它通过logit函数将因变量的概率与自变量之间的关系进行建模。

步骤 2：分析选项A
选项A指出因变量是有序或无序的分类变量，这是正确的，因为logistic回归模型正是用于处理这种类型的因变量。

步骤 3：分析选项B
选项B指出logistic回归模型是一种概率型回归模型，这是正确的，因为logistic回归模型通过logit函数将因变量的概率与自变量之间的关系进行建模。

步骤 4：分析选项C
选项C指出建立的logistic模型可用于判别分析，这是正确的，因为logistic回归模型可以用于分类问题，即判别分析。

步骤 5：分析选项D
选项D指出如果某自变量的回归系数为负值，则其对应的OR值小于1，这是正确的，因为回归系数为负值意味着该自变量与因变量之间的关系是负相关，即该自变量的增加会导致因变量的概率降低，因此OR值（比值比）小于1。

步骤 6：分析选项E
选项E指出logistic回归模型的自变量不能是数值变量，只能是有序和无序的分类变量，这是不正确的，因为logistic回归模型的自变量可以是数值变量，也可以是有序和无序的分类变量。