【求助】关于Logistic回归

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【符号说明】被解释变量：Y
解释变量：X
控制变量：A、B、C
【问题描述】
现在想研究因素X对Y的影响如何（正相关还是负相关），但是同时Y又会收到A、B、C因素的影响。
从文献中发现，前面的学者是这样做的：
首先，建立模型1：Y=rX+e（r 为系数，e 为残差），进行Logistic回归；
然后，建立模型2：Y=rX+aA+bB+cC+e（r、a、b、c 为系数，e为残差），再进行Logistic回归；
最后，通过对比模型1和2的区别进行讨论。

我的问题来了。
我猜测这些作者的意图是，建立模型1看X和Y的关系，然后建立模型2，这时的模型2已经加入控制变量。
通过 没有添加 和 有添加 控制变量的模型进行对比。
得到 没有控制变量 的时候，X对Y的影响是正(/负)相关的，添加了控制变量后，X对Y的影响也还是正(/负)相关的。
我想问的是，这样通过添加控制变量的做法是否合理呢？！
个人感觉是不够合理的，因为这样做，只是纯粹的添加或者删除了控制变量，而不是真正意义上“控制”了控制变量。
如果是不够合理的，那我想请教一下有没有别的更加合理的做法呢？

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 模型 如何 影响

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这种情况下只要X与ABC是不相关的，那有没有ABC都是一样的啊……我觉得关键还是看参数符号的经济意义是否合理，以及总体显著性检验效果（LR）如何

这是一个模型选择的问题么？
如果是的话 可以用AIC、BIC准则来选取最优模型……
再通过最优模型来解释其他变量对Y的作用。

那只小新 发表于 2014-4-9 16:53
这种情况下只要X与ABC是不相关的，那有没有ABC都是一样的啊……我觉得关键还是看参数符号的经济意义是否合理 ...

X与ABC是有关的，而且有足够的理论依据去支撑。
假设得到的结果，A、B、C的显著性检验都是显著的呢？
这样做是可行、合理的吗？

翀阳 发表于 2014-4-9 16:57
这是一个模型选择的问题么？
如果是的话 可以用AIC、BIC准则来选取最优模型……
再通过最优模型来解释其 ...

这个不是模型选择问题，是选好了用Logistic模型去做回归分析。
只是前后两次的模型中，使用的变量不一样而已。
模型2比模型1中多了控制变量，我个人我觉得这么做，为了说明有或者没有控制变量，X与Y的相关性都是一样的。
可是我觉得这样做缺乏合理依据，因为这不是真正意义上的控制了控制变量，而是成为了简单的添加或者删除而已。

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