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.