La regresión lineal y la regresión logística son las formas más básicas de regresión que se usan comúnmente. La diferencia esencial entre estas dos es que la regresión logística se usa cuando la variable dependiente es de naturaleza binaria. En contraste, la regresión lineal se usa cuando la variable dependiente es continua y la naturaleza de la línea de regresión es lineal.

La regresión es una técnica utilizada para predecir el valor de una variable de respuesta (dependiente), a partir de una o más variables predictoras (independientes), donde la variable es numérica. Existen diversas formas de regresión, como lineal, múltiple, logística, polinomial, no paramétrica, etc.

La regresión lineal modela datos utilizando un valor numérico continuo. Por el contrario, la regresión logística modela los datos en los valores binarios.

La regresión lineal requiere establecer relaciones entre variables dependientes e independientes, mientras que esto no es necesario en la regresión logística.

En la regresión lineal, la variable independiente puede correlacionarse entre sí. Por el contrario, en la regresión logística, la variable no debe correlacionarse entre sí.

En conclusión, la regresión lineal modela los datos utilizando una línea recta donde una variable aleatoria Y (variable de respuesta) se modela como una función lineal de otra variable aleatoria X (variable predictora). Por otro lado, la regresión logística modela la probabilidad de que los eventos ocurran esencialmente como una función lineal de un conjunto de variables dependientes.