请教一个LOGISTIC模型的问题

huangsx05

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%；

' a! v5 L7 O1 G4 K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%。

/ |. `0 m- l* B& e2 Y1 B4 J/ u/ W- }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？
0 U% j8 D/ @6 U5 b1 @/ R8 ~
期待大牛们指教，非常感谢！

huangsx05

再顶一次。。。

huangsx05

在帮自己顶一下，期待有人能解决～～

huangsx05

。。。没有人知道么