로지스틱회귀모형에서 반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 어떤 설명변수가 어떻게 모형에 포함되는지에 대한 변수선택문제에서 유용한 정보를 제공한다. 설명변수의 조건부확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하다. 여러 가지 모의실험을 수행한 결과를 보면, x｜y = 0과 x｜y = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.

We present methods to study the log-density ratio of the conditional densities of the predictors given the response variable in the logistic regression model. This allows us to select which predictors are needed and how they should be included in the model. If the conditional distributions are skewed, the distributions can be considered as gamma distributions. A simulation study shows that the linear and log terms are required in general. If the conditional distributions of x｜y for the two groups overlap significantly, we need both the linear and log terms; however, only the linear or log term is needed in the model if they are well separated.