二分類logistic回歸如何選擇方法？ 輸入、向前LR、向后LR等等不知道如何選擇？

SPSS軟件中多因素Logistic逐步回歸分析提供了條件參數(shù)估計似然比檢驗（Conditional）、最大偏似然估計似然比檢驗（LR）、Wald檢驗3種模型假設(shè)檢驗方法，和向前選擇法（Forward）、向后剔除法（Backward）兩種變量進出方法，一共組合成6種逐步回歸變量選擇方法。

不同的算法，結(jié)果不一樣。

以向后（backward）為例，其原理是，假設(shè)有N個自變量或預(yù)測指標，先將這N個合并在一起進行一個總的回歸，每個自變量會有一個p值，將p>0.05的變量中p值最大的去掉，剩下N-1個自變量，再重復(fù)上述過程，直到剩下的自變量都是顯著性的。

向前（forward）是另一種算法：先進行N次單因素回歸（每個自變量分別進行單因素回歸），選出其中SSq（sum of square）最大的那個（設(shè)為A），留在回歸方程；然后將A和剩下的N-1個自變量分別組合，形成N-1個兩因素回歸，再選取其中SSq最大的，留下（此時為兩個自變量了），和剩下的N-2個去組合~~~以此類推，直到自變量總的SSq不比殘差的SSq大，就截止。

只能說，這些都是計算機根據(jù)事先設(shè)定的程序和算法，自動進行的，但不同算法，結(jié)果不一定一樣，也不一定能保證最后得到的就是最能fit數(shù)據(jù)的回歸方程。