还有，请问老师，你的视频讲解过程中，关于逻辑回归其中用了全模型法，我也试过。在老师的全模型法的视频中，Pr > ChiSq 都是小于0.001的，但是老师没有提到，一旦大于0.001该如何解决？在我用全模型的过程中，出现了几个都是>0.001的，我总共参与建模的变量有30个，最后通过全模型法得到12个变量，可是在这12个变量仍然出现了（Pr > ChiSq ）>0.001的值，这种情况该如何解决呢？

以下是报告图

首先一定要对各种筛选变量的方法有个正确的认识，即便我们不使用任何方法，把所有的变量都加入模型运算不管在理论上还是实践中都是没有问题的 。关于你的后向法和全模型法，我没有看到数据，不敢下结论，但是估计是下面几个问题：
1。对于你的后向法，我怀疑你解读结果出现了问题，如果真像你说的设置为0。001，则大于该直的变量不应该进入最终的候选，请仔细解读你的所有结果。
2。对于你的全模型法，全模型法本身是以一组变量作为卡方直的，所以你使用全模型法得到的是一组一组的变量，然后挑选你认为合适的一组变量再次作Logistic，对这组变量中的单个变量，卡方直仍然有可能比较大，所以我的建议是：你一定要先可看看相关的理论。

老师关于你的解答，我还是有以下的疑问：
1、在使用向后法，出现WARINING提示后，其实程序只进行到SETP1，你的视频中的程序是进行到STEP3,在解读中出现了N个变量都大于我设定的0.001值
2、你说的所谓的全模型法，是不是在第一次选择全模型法，选择出来的变量，发现有大于0.001的是直接把这个变量删除掉？还是再次把选择出来的这几个变量，再次进行次全模型的过程呢？

这里是关于我使用向后法的整个解读报告，请老师能给予指示，谢谢