私は使用しています一般化された回帰プラットフォームと二項分布ロジスティックモデルに適合させてから、モデル選択（例：Best Subset-AIC）モデルの複雑さを軽減します。
モデルが縮小されたら、私はアクティブな用語のみで再起動します、同じ正確なプラットフォームを使用-二項分布を使用した一般化回帰。これにより、同じ係数と予測を使用して、縮小されたモデルとまったく同じ近似モデルを取得する必要があります。
それにもかかわらず、2つのプロファイラーを比較すると、わずかに異なる予測値が得られ、非常に異なる予測区間。
なぜこれが起こっているのか説明していただけますか？
また、2つの適合のうちどちらを信頼する必要がありますか？
ありがとうございました！
