Logistic回归，如何筛选变量

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用glm进行logistic回归，有10个自变量，如何用逐步回归法筛选自变量呢？
有人说用step()函数，不知广义线性函数用这个妥不妥

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 如何

做predict的话，可以用BMA()来做用的函数是——
predict( object, newdata, ...)
比如：
library(MASS)
     data(birthwt)

     y <- birthwt$lo
     x <- data.frame(birthwt[,-1])
     x$race <- as.factor(x$race)
     x$ht <- (x$ht>=1)+0
     x <- x[,-9]
     x$smoke <- as.factor(x$smoke)
     x$ptl <- as.factor(x$ptl)
     x$ht  <- as.factor(x$ht)

     x$ui <- as.factor(x$ui)

     bic.glm.bwT <- bic.glm(x, y, strict = FALSE, OR = 20,
                            glm.family="binomial",  factor.type=TRUE)
     predict( bic.glm.bwT, newdata = x)

     bic.glm.bwF <- bic.glm(x, y, strict = FALSE, OR = 20,
                            glm.family="binomial",  factor.type=FALSE)
     predict( bic.glm.bwF, newdata = x)


顺便说，还有LASSO，个人认为这是一个好方法