多因素二分类logistic回归如何选择方法？

田齐齐

2020-02-26 阅读量: 3592

二分类logistic回归如何选择方法？输入、向前LR、向后LR等等不知道如何选择？

SPSS软件中多因素Logistic逐步回归分析提供了条件参数估计似然比检验（Conditional）、最大偏似然估计似然比检验（LR）、Wald检验3种模型假设检验方法，和向前选择法（Forward）、向后剔除法（Backward）两种变量进出方法，一共组合成6种逐步回归变量选择方法。

不同的算法，结果不一样。

以向后（backward）为例，其原理是，假设有N个自变量或预测指标，先将这N个合并在一起进行一个总的回归，每个自变量会有一个p值，将p>0.05的变量中p值最大的去掉，剩下N-1个自变量，再重复上述过程，直到剩下的自变量都是显著性的。

向前（forward）是另一种算法：先进行N次单因素回归（每个自变量分别进行单因素回归），选出其中SSq（sum of square）最大的那个（设为A），留在回归方程；然后将A和剩下的N-1个自变量分别组合，形成N-1个两因素回归，再选取其中SSq最大的，留下（此时为两个自变量了），和剩下的N-2个去组合~~~以此类推，直到自变量总的SSq不比残差的SSq大，就截止。

只能说，这些都是计算机根据事先设定的程序和算法，自动进行的，但不同算法，结果不一定一样，也不一定能保证最后得到的就是最能fit数据的回归方程。