逐步Logistic回归我使用P值阈值（Prob输入= 0.2，Prob离开= 0.1）和混合方向在JMP 13.2.1中进行逐步逻辑回归。在同一数据集上，SAS 9.4中的相同分析产生了不同的选择（使用Selection = stepwise，slentry = 0.2和slstay = 0.1）。
我期望得到至少相同的变量选择。有没有人找到类似的东西或有谁知道这个不同结果的原因是什么？
Re：逐步Logistic回归谢谢马克，
我快速浏览了一下，似乎至少对于这个数据集，如果规则设置为restrict，JMP会给出相同的解决方案。
我将进行一些进一步的检查，因为我有更多的数据集和来自该客户端的SAS结果。Re：逐步Logistic回归您没有描述您的建议条款或具体差异，因此我将不得不猜测。您的模型中是否有交叉术语或幂项？这种情况可能会导致不同的结果。我很长时间没有使用SAS逐步程序，所以我不记得它是如何对待分层术语的。JMP默认使用结合选项规则 ：
计算 p - 在考虑具有先例的术语的条目时，进行两次单独测试的值。首先 p -值， p 1 ，是通过将该术语与其先例术语分组并测试该组作为联合体进入的显着概率来计算的 F 测试。第二 p -值， p 2 ，是先前条款已经进入模型后测试条目的重要概率的结果。具有先例的术语的最终显着概率为max（ p 1 ， p 2 ）。
小费： 组合规则避免包括非重要的交互术语，其先例术语可能具有特别强的效果。在这种情况下，强大的主效应可能使群体的进入显着概率， p 1 ，很小。但是，第二个测试发现交互本身并不重要。结果是， p 2 很大，并用作进入的最终显着概率。
警告： 具有先例的术语的自由度值取决于进入的两个显着概率中的哪一个更大。用于进入的最终显着概率的测试决定了自由度， NDF ，在Current Estimates表中。因此，如果 p 1 用来， NDF 将是联合测试组中的术语数量，如果 p 2 使用时，nDF将等于1。
“组合”选项是默认规则。
此选项可以显着改变所选模型，因为它计算每个项的F比和自由度。
