Есть ли способ включать только факторы, которые значительны при P <0,05 при обратном устранении в логистической регрессии

Question

При выполнении обратной отмены с использованием step() можно ли включать только те факторы, которые являются значительными, например, при P < 0,05?

Я использую эту строку в данный момент

step(FulMod3,direction="backward",trace=FALSE) 

, чтобы получить мою конечную модель.

Answer 1

Ответы на эти вопросы дают отправные точки

• Logistic Regression in R (SAS-like output)
• Stepwise Regression using P-Values to drop variables with nonsignificant p-values

В частности, они указывают на вас к fastbw в rms пакета, который может быть использован в сочетании с rms::lrm (логистическая регрессия). Они также объясняют, почему пошаговой регрессии с помощью значений р часто действительно, действительно, действительно, BAD идея: смотри также http://www.stata.com/support/faqs/stat/stepwise.html. Есть несколько контекстов, где это уместно (в противном случае Фрэнк Харрелл, автор пакета rms и крестоносца от глупого использования ступенчатой ​​регрессии, не написал бы fastbw), но они относительно редки, обычно преобладают (например,) оштрафованные подходы к регрессии или поэтапные подходы с помощью AIC (как это реализовано в step): см., например, https://stats.stackexchange.com/questions/13686/what-are-modern-easily-used-alternatives-to-stepwise-regression и https://stats.stackexchange.com/questions/20836/algorithms-for-automatic-model-selection