多增加自变量是有风险的.一种是过度拟合overfitting,它导致无关变量偏误irrelevant variable bias,虽然参数的估计量的无偏性不受影响,但是会放大参数的方差,使得t统计量失效.另一种可能导致解释变量间的多重共线性.这些问题都会导致你的回归不能满意,所以在选取变量时一定要谨慎.
logistic分析为什么增加了自变量,原来的自变量就没意义了?
1个回答
相关问题
-
logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?
-
在做有序Logistic回归前,如何筛选单因素里有意义的的自变量?如题
-
自变量是不是因变量,因变量是不是自变量谢谢了,
-
高中数学函数为什么自变量变了定义域不变?
-
函数y=x^2的自变量x从a(a>0)增加到原来的四倍,y的值增加了300,求a的值
-
我上初二了,学了函数解析式.我们老师说,题目若是让我们求函数解析式,没说求自变量取值范围,就别写自变量取值范围.可我总觉
-
只有一组自变量,通过SPSS能否对这一组中各个自变量进行差异性的分析?怎么分析?
-
logistic多因素分析中无统计学意义的变量怎么分析
-
若y＝根号x有意义,则自变量x的取值范围是?若y＝1/X有意义,则自变量X的取值范围是?
-
函数y=kx+b的自变量值增加2,函数值就减少2,则k=