Hosmer-Lemeshow与AIC进行逻辑回归

如果Hosmer-Lemeshow表示不合身，但AIC在所有模型中最低，请问您是否仍在使用该模型？

如果删除变量，则Hosmer-Lemeshow统计数据并不重要（这意味着完全不存在拟合度不足）。但是AIC增加了。

编辑：我认为通常，如果不同模型的AIC彼此接近（即），则它们基本上是相同的。但是AIC却大不相同。这似乎表明AIC最低的那个是我应该使用的那个，即使Hosmer-Lemeshow测试表明不是这样。$<2$

也许HL测试仅适用于大样本？对于小样本量（我的样本量约为300），它具有较低的功耗。但是，如果我得到了显着的结果……这意味着即使功率很低，我也会遭到拒绝。

如果我使用AICc与AIC会有所不同吗？您如何在SAS中获得AICc？我知道多样性可能存在问题。但是我先验地假设这些变量对结果有影响。

任何意见？

Edit2：我认为我应该使用变量少一个而模型AIC较高且HL不显着的模型。原因是因为其中两个变量相互关联。因此，摆脱一个很有意义。

Hosmer-Lemeshow测试在某种程度上已经过时了，因为它需要对预测的概率进行任意组合，并且不具有检测未校准的出色能力。它也没有完全惩罚模型的过度拟合。可以使用更好的方法，例如Hosmer，DW; Hosmer，T。le Cessie，S.和Lemeshow，S.对逻辑回归模型的拟合优度检验的比较。统计医学，1997，16，965-980。他们的新措施已在R中实施rms$R^2$$c$