失擬檢驗問題嗨，我建立了一個簡單的邏輯模型來預測貸款沖銷。 包含的變量都顯得顯著，模型通過了整個模型檢驗。 但是，該模型未通過失擬測試。 所以我的問題是：1。 這是否意味著缺少一些重要的變量或相互作用，因此它不是一個好的模型？ 2. 我仍然可以使用比值比/估計值來計算每個變量的影響嗎？ 我在這裡附上了結果。 歡迎提出任何意見或建議，我們將不勝感激。 如果您有任何問題，也請告訴我。 謝謝！
回复：失配測試問題感謝您分享您的見解和快速回复。 對此，我真的非常感激。
回复：失配測試問題僅基於 2 個不合適的 p 值，我會毫不猶豫地放棄這種影響。 當我對我的模型相對於數據集的大小和質量過於貪婪時，我往往會通過邏輯回歸得到不穩定的估計。
回复：失配測試問題太感謝了！ 你的建議很有幫助。 我檢查了更多的變量，發現我遺漏了一些重要的變量，尤其是“支付類型”。 所以我對模型進行了很多調整。 現在它通過了失擬檢驗。 但是，我不確定是否應該保留“風險等級”。 它被標記為不穩定。 如果我刪除它，失擬檢驗 p 值將從 0.971 下降到 0.817。 在這種情況下你有什麼建議嗎？ 謝謝你！
回复：失配測試問題失擬測試失敗意味著模型沒有準確捕捉數據中所有明顯的趨勢。換句話說，您仍然有下落不明的信號。添加更多交互或更高階項通常會有所幫助。有時，您可能會遇到帶有高原的曲棍球棒效應或使用正則多項式模型無法真正獲得的東西。第一步，我會將所有可能的雙向交互添加到利率的平方項中，然後檢查是否失擬合。如果問題仍然存在，請返回此處查看，我們可以檢查您收到的內容。如果失擬問題得到解決，您可以使用您首選的模型選擇方法削減一些不需要的模型項。
