向后淘汰中的P值> 0.05是从特征中剔除的，为什么要剔除？(多元线性回归)

在多元线性回归中，P值是用来衡量自变量对因变量的影响是否显著的统计指标。P值表示在零假设成立的情况下，观察到的样本数据或更极端情况出现的概率。通常，我们会设定一个显著性水平（例如0.05），如果某个自变量的P值大于这个显著性水平，就意味着该自变量对因变量的影响不显著。

因此，当P值大于0.05时，我们会选择将该自变量从模型中剔除。这是因为在统计学上，我们希望保留的是对因变量有显著影响的自变量，而剔除那些对因变量影响不显著的自变量。这样可以提高模型的准确性和可解释性，避免过拟合和冗余。

剔除P值大于0.05的自变量有以下几个原因：

1. 不显著的影响：P值大于0.05意味着自变量对因变量的影响不显著，即在给定其他自变量的情况下，该自变量对因变量的解释能力较弱。保留这些不显著的自变量可能会导致模型的不准确性和不可靠性。
2. 多重共线性：P值大于0.05可能是由于自变量之间存在高度相关性，即多重共线性。多重共线性会导致模型参数估计不稳定，难以解释自变量的独立贡献。剔除这些自变量可以减少共线性对模型的影响。
3. 经济性和简化：剔除P值大于0.05的自变量可以简化模型，减少模型中的冗余信息，提高模型的解释性和可理解性。同时，剔除不显著的自变量也可以减少模型的复杂度，提高模型的经济性。

需要注意的是，剔除P值大于0.05的自变量是一种统计学上的做法，但在实际应用中，还需要结合领域知识和实际情况进行判断。有时候，即使P值大于0.05，某些自变量仍然具有重要的实际意义，可能需要保留在模型中。因此，在进行变量选择时，综合考虑统计显著性和实际意义是很重要的。