R语言中逐步回归筛选变量的疑惑？---依然有不显著性变量

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为何我使用了逐步回归法之后，还是存在一些变量与模型是非显著性关系的？R中逐步回归只用AIC判断？不理显著性？欢迎各路高手进来发表观点！

》stplg<-step(lgfit4,direction = 'both')
》summary(stplg)

Call:
glm(formula = as.numeric(low) ~ lwt + smoke + ptl + ht + ui +
    race, family = binomial(link = "logit"))

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.8607  -0.8248  -0.5267   0.9529   2.1612  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept) -0.26240    0.93502  -0.281  0.77899   
lwt         -0.01429    0.00668  -2.138  0.03249 *
smoke1       0.93473    0.39566   2.362  0.01815 *
ptl          0.51597    0.34018   1.517  0.12933   
ht           1.77192    0.68779   2.576  0.00999 **
ui           0.67290    0.46386   1.451  0.14687   
race3        0.93013    0.42995   2.163  0.03052 *
race2        1.29140    0.51867   2.490  0.01278 *

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关键词：逐步回归 R语言 Intercept inter Smoke

glmnet包了解一下

万人往LVR 发表于 2018-7-3 10:37
glmnet包了解一下

了解了一下，似乎也解决不了以上存在的问题！

万木青 发表于 2018-7-2 21:38
为何我使用了逐步回归法之后，还是存在一些变量与模型是非显著性关系的？R中逐步回归只用AIC判断？不理显著 ...

手动删除不显著变量，如果原有变量的p值变化较大，那么你可能存在自变量共线性

yangming98 发表于 2018-7-4 22:16
手动删除不显著变量，如果原有变量的p值变化较大，那么你可能存在自变量共线性

这个p值变化大小就难定了，但删除的话AIC肯定会变大，这就又产生问题了！