请教一个LOGISTIC模型的问题
因变量为驾驶员是否服从交通信息板提供的改道建议;自变量有年龄，性别，驾龄，驾驶频率，对信息版的留意程度，信任程度，对信息板的内容偏好，信息类型偏好等等。
采用Backward:conditional 的建模方法，最后的模型中没有包括内容偏好着一个变量，模型预测正确率为79.6%；
随后再强制加入内容偏好这一个变量，新的模型预测正确率为83%。
按理来说内容偏好着一个变量是因为相关度不高才被删除的，那么强制加入以后的模型精确度应该要低一些，可是为什么预测的正确率反而上升了？
期待大牛们指教，非常感谢！
。。。没有人知道么 在帮自己顶一下，期待有人能解决～～ 再顶一次。。。
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