在定性分类变量的判别分析中常须对解释变量进行筛选。近年来发表过一些这种方法

但都是用于二分反应变量的

不能直接用于多类别(类别数2)反应变量的情况上。本文从减少错分率出发

分析了引入变量对减少错分率的效力

导出一个适用于多类别反应变量的筛选程序。程序中把引入变量的实际效力及似然比判据X_L~2两个统计量配合起来

同时做为选入变量的标准

且对后者的自由度的计算进行了相应的修正。这样就在变量筛选过程中

随时都能把待选入变量的效力正确地反映出来了。在选入过程的终止标准问题上

没有采用通常的以一个概率值为终止标准的做法

而是采用了比容——样本容量与样本空间非零状态数之比——为标准;看来这样既能较好地保证予报的可靠性

又可在此基础上尽可能地减少错分率。最后在例算中与Lachin的筛选程序进行了某些比较。