请教：在逻辑回归前做主成分因子分析

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尝试先做主成分因子分析，再将得到的主成分变量代入逻辑回归模型。得到的整体正确率为68%。
请教：
1. 建模时预测变量有20多个，是否第一步需要先检测变量的重要性？
2. 整体正确率偏低，但不知道是什么原因。
请高手赐教。

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关键词：因子分析 逻辑回归 主成分 逻辑回归模型 是什么原因 检测 模型

1. 无所谓检验变量的重要性，应该是显著性吧。
2. 主要原因是
  a. 自变量与因变量之间本来就是这样的关系。
  b. 或者逻辑斯蒂回归模型不太适合刻画自变量与因变量之间的关系。
  c. 或者数据有假。
  d.其他不明原因。

kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:39
1. 无所谓检验变量的重要性，应该是显著性吧。
2. 主要原因是
  a. 自变量与因变量之间本来就是这样的关系 ...

谢谢高手指教。确实是显著性。
请问，如果不确定最初的变量是否显著，想进行检测，有什么方式吗？（看到有人做关联性分析。）
另外，您能推荐什么相关资料，或者是个例子给我看看吗？
再次感谢！

shirem 发表于 2012-4-23 21:49
谢谢高手指教。确实是显著性。
请问，如果不确定最初的变量是否显著，想进行检测，有什么方式吗？（看到 ...

我用的是数据挖掘软件（IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine）里“特征选择”节点。

kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:59
我用的是数据挖掘软件（IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine）里“特征选择”节点。

谢谢指点！

kuangsir6 发表于 2012-4-23 21:59
我用的是数据挖掘软件（IBM SPSS Modeler---原SPSSClementine）里“特征选择”节点。

尝试了特征选择。
1） 20多个指标仅有4个指标的importance>0.95.
2） 另外，特征选择的结果与逻辑回归模型自带的 variable importance计算的结果不一致。
请教 这是什么原因？
谢谢！

shirem 发表于 2012-4-24 09:41
尝试了特征选择。
1） 20多个指标仅有4个指标的importance>0.95.
2） 另外，特征选择的结果与逻辑回归 ...

算法不一样，而且考虑的指标也不完全相同。

kuangsir6 发表于 2012-4-24 10:12
算法不一样，而且考虑的指标也不完全相同。

多谢指点。

kuangsir6 发表于 2012-4-24 10:12
算法不一样，而且考虑的指标也不完全相同。

我也有同样的问题，请问高人应该相信那一个了？感谢指导！