10.10.1　计算G统计量

在数据挖掘中，评估一个变量子集合在预测回应时的重要性，要考虑的因素包括显著降低由变量子集合带来的预测误差，以及降低G统计量与自由度的比值G/df。自由度指的是子集合中的变量数目。G统计量的定义见式10.7，即两个LL数量之差，其中一个对应的是不带变量子集合的模型，另一个对应的是带变量子集合的模型。

值得注意两点：第一，用-2LL替代LL是数学上的需要；第二，这里的子集合意指总是存在一个大的变量集合，而建模者考虑的是较小的子集合，可能其中只包含一个变量。

在下面几节，我们详细讨论在三种情境下评估变量具有相似预测能力的决策规则。简言之，单位自由度的G平均值（G/df）越大，则变量在预测回应时的重要性越高。