各位，请问二元逻辑回归 筛选重要变量怎么做呢 为什么向前，向后方法不一样

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2016-08-11 添加评论
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    浩彬老撕 - 数据分析/数据挖掘专家，目前任职于IBM认知计算部门，曾担任SPSS技术工程师，现在负责IBM预测性客户智能方案。 2016-08-13 回答

    前进法，后退法，逐步回归都是方法。在逻辑回归中，这些方法本质上和回归分析的没有太大差别。一个是逐渐往模型添加变量，一个是构建全模型后剔除变量，结果不一样是很正常的，我的理解是，在实际分析中，我们的自变量之间根本不可能完全独立，他们之间也是有相互作用的，因此，新加入的变量是否显著，在实际中往往与该模型中已有的变量有关系。而向前和向后方法中，一个变量被加入和对应这个变量被剔除的环境就是不一样，所以结果有可能是不一样的
    2016-08-13 0
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