逻辑回归是借助sigmoid函数将输入数据转化为0-1之间的概率值，可以用于二分类或多分类问题，故AB对。多元回归分析用于解决回归问题，返回输出结果为连续型变量。

正确答案是D: 以上全选。

逻辑回归与多元回归分析在多个方面存在不同，以下是专业分析：

1. **逻辑回归预测某事件发生的概率**：
逻辑回归模型用于预测某事件发生的概率，尤其是二分类问题（如是否患病、是否购买某产品等）。在逻辑回归中，因变量是二分类或多分类的，而不是连续型变量。

2. **逻辑回归属于概率型非线性回归，可以用于研究二分类或多分类问题**：
逻辑回归模型是基于概率的非线性回归模型，主要用于处理分类问题。二分类逻辑回归用于预测两类事件的概率，而多分类逻辑回归（如多项逻辑回归）用于预测多类事件的概率。

3. **多元回归的因变量不能为分类型变量**：
多元线性回归模型假设因变量是连续型变量，且与多个自变量之间存在线性关系。多元回归不适用于因变量为分类型变量的情况，因为它的目标是预测一个连续的数值，而不是分类。

综上所述，逻辑回归和多元回归在因变量类型、模型性质和应用场景上都有显著的区别。逻辑回归用于分类问题，预测事件发生的概率；多元回归用于连续型因变量，研究自变量与因变量之间的线性关系。