Отбор лучших переменных Опции

[малой]

Сравниваем две группы пациентов по итогам оценки с помощью порядковой шкалы (0 - признак не выражен, 1 - минимально выражен, 2 - сильно выражен), имеющей более 40 переменных. Применённый критерий Краскела-Уоллиса показывает значимость различий по каждой из сорока переменных. ROC-анализ показывает, что классификатор хороший. Но такая методика слишком большая и нужно оставить не более десяти самых сильных переменных, которые к тому же позволят наилучшим образом предсказать наступление события (бинарная классификация).

Подскажите пожалуйста как в настоящее время принято решать такую задачу? Логистическая регрессия?

[DrgLena]

А можно первичные данные предоставить по этим переменным, а то я вижу только решение огурцова. Как то все не ясно. Если включается крутая переменная то коэффициент к ней должен быть меньше единицы, а OR соответственно больше единицы. Если, конечно, верно кодируется целевая переменная, болезни или повторной попытки нет "0", есть "1" и соответственно рассчитывается веротяность "1". Давно ручками ничего не считали. Просьба к изучающему логистическую регрессию малому, предоставить таблицу сопряженности бинарного отклика и ранговой переменной "судимость". В этом случае будет легче объяснить как вам сможет помочь SPSS с логистической регрессией.