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HL（ Hosmer-Lemeshow ）检验用于评估分类回归模型的拟合优度。在计算 HL 检验时，需要将观测数据按预测概率分组，然后比较实际发生的事件数和预期发生的事件数之间的差异。自由度的选择通常是基于你将数据分成多少个组。

通常有以下两种选择方法：
1. 自动分组：一些统计软件（如 SPSS、R 的 ` HosmerLemeshowTest ` 函数等）会自动根据样本量确定分组的数量，这可能会导致不同的软件得出不同结果。
2. 手动分组：你可以根据经验或专业知识手动设置分组数，例如分成 8、10 或 15 组。这种方法可能需要尝试不同的自由度以找到最佳的分组方式。

不同的自由度确实可能导致检验的结果有所不同，但通常建议选择能够提供合理模型拟合的自由度。如果结果对自由度的选择不敏感，那么模型可能具有良好的拟合性。在实际应用中，可以尝试不同自由度并结合其他评估指标来综合判断模型的表现。

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