关于二元logistic回归的问题
陈老师您好，我现在用二元logistic回归进行一个用户评价的预测分析，分析结果显示变量不显著，但是预测结果正确率很高。这种情况是不是完全无法用于新变量的结果预测？是否可以通过什么方法进行调整，来提高显著性。或者我该用别的分析方法？新人，请赐教！谢谢！这种情况没法修改，所有自变量都不显著，但是最终预测准确率比较高，出现这种情况的主要原因是：尽管每一个自变量都不显著，但是仅仅只是不显著，并不是说一点用处都没有，当多个不显著的自变量累加起来的时候，还是能发挥一定效果的。导致最终的预测准确率较好。另外，你这个分析的总体样本量很小。建议扩大一下样本量，那么一些显著性徘徊在边缘的自变量可能就会显著。
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