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Logistic regression                               Number of obs   =         82
                                                  LR chi2(6)      =      11.81
                                                  Prob > chi2     =     0.0663
Log likelihood = -49.731492                       Pseudo R2       =     0.1061
------------------------------------------------------------------------------
       var81 | Odds Ratio   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       var75 |   .3845256   .4670396    -0.79   0.431     .0355687    4.157029
       var76 |   .6655847   .2908704    -0.93   0.352     .2826283     1.56744
       var77 |   1.494854   .2780815     2.16   0.031     1.038134    2.152505
       var78 |   1.653095   .4395774     1.89   0.059     .9816422    2.783827
       var79 |   .8819327   .2594449    -0.43   0.669     .4954855    1.569784
       var80 |   1.505851   .6870361     0.90   0.370     .6157804    3.682459
------------------------------------------------------------------------------
. lfit
Logistic model for var81, goodness-of-fit test
       number of observations =        82
number of covariate patterns =        82
             Pearson chi2(75) =        86.62
                  Prob > chi2 =         0.1690

是符合的马？

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关键词：observations observation regression Odds Ratio Likelihood 结果 帮忙

看上去只有var77有统计学意义，LZ可进行变量筛选。