在Logistic回归中进行变量筛选的主要目的是:A. 增加模型的复杂性B. 优化变量的取值范围C. 简化模型并提升预测效果D. 提高模型的置信区间

Logistic回归中的变量筛选主要目的是通过选择对目标变量影响显著的自变量，简化模型结构并提升预测性能。关键在于去除冗余或不相关的变量，避免过拟合，同时增强模型的可解释性。选项C准确反映了这一核心目标。

选项分析

A. 增加模型的复杂性
变量筛选的目的是减少模型复杂性，而非增加。复杂模型易过拟合，筛选变量有助于简化模型。

B. 优化变量的取值范围
变量取值范围的优化属于数据预处理（如标准化），与变量筛选的直接目标无关。

C. 简化模型并提升预测效果
正确。筛选变量可去除冗余，降低复杂性，减少过拟合风险，从而提高模型泛化能力和预测精度。

D. 提高模型的置信区间
置信区间与统计推断相关，而变量筛选的核心目标是优化模型性能，二者无直接关联。