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;
: r0 }9 R) c) G3 N) J: e, O3 j8 m
. c. A$ f5 w$ ]+ R3 L7 J; M0 |; 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。

0 }1 G  ]/ {  l9 d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%；
, d" l1 A) f1 g- ?4 Q( y# h3 g
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%。
( u" M3 f7 U% C. x* e$ X( m
9 @; V/ y. h3 W! f  c$ B" y, M* T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？
9 \* \, c, ]9 y9 `
期待大牛们指教，非常感谢！

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。。。