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;
6 Y+ C1 r/ J0 M0 y& p
# \4 V6 B( n6 Q* ~' m2 A0 S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。
) w+ G2 J  }9 P# ^9 g) g% u/ V
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%；

# S7 X& }" ]# y: Y( Z. _* r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%。
1 r" n: m0 m. `+ t8 U
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！
4 Y# A/ v2 I' [: }* i% P

huangsx05

。。。没有人知道么

huangsx05

在帮自己顶一下，期待有人能解决～～

huangsx05

再顶一次。。。