我想使用p值作为选择标准来执行逐步线性回归,例如:在每个步骤中丢弃具有最高即最不重要的p值的变量,当所有值由某个阈值α显着定义时停止.
我完全知道我应该使用AIC(例如命令步骤或stepAIC)或其他一些标准,但我的老板不掌握统计数据并且坚持使用p值.
如果有必要,我可以编写自己的例程,但我想知道是否已经实现了这个版本.
我手头有一个问题,我认为群体中相当常见的是R正在采用分析代替SAS.用户希望获得他们已经习惯于SAS的R中的逻辑回归结果.
为此,我能够在R中提出Design包,其中包含许多功能,以提取SAS报告的各种指标.
如果您有关于其他软件包的建议,或者复制某些SAS输出以进行逻辑回归的示例代码,我很高兴听到它们.
一些要求是:
逻辑回归的逐步变量选择
选择因子变量的基准水平
Hosmer-Lemeshow统计数据
一致和不和谐
Tau C统计
谢谢你的建议.