Коллеги, подскажите, почему если добавлять-убавлять переменные в регрессионной модели КМД меняется. Тоже самое касается и логистической регрессии, там же нет процента объясненной дисперсии, но значимость модели по хи квадрату, в зависимости от предикторов меняется. Почему так?

Почему R^2 не должен меняться при добавлении переменных в модель регрессии?
А для логистической модели считается не R^2, а псевдо-R^2 (которые бывают разные: https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/...do-r-squareds/).

Я имел ввиду по каким причинам он меняется

Если выборка постоянного размера, то хотя бы из соображения степеней свободы. Дисперсия константа, а ей "нужно заполнить" все большее пространство, что ведет к уменьшению расстояния каждой варианты "в среднем" от найденного "решения".

прикол в том, что при добавление переменной, КМД может увеличиваться и уменьшаться.

Именно R^2? Не adjusted R^2?

да скорректированный КМД

Посмотрите же, как он считается.