什么是逐步回归法？
什么是逐步回归法？
什么是逐步回归法？
学习多项式回归时，自变量可能是一组不同的变量，也可能是一些组合变量。
然而，这些自变量对因变量Y的影响是不同的，有些自变量可以忽略，而适度 "好 "保留与Y有显著关系的自变量，属于多元回归分析中的变量筛选问题。
下面将要介绍的逐步回归法是变量筛选中一种有效的数学方法。
逐步回归的基本思想是从当前所有圆外变量中选取偏回归平方和贡献最大的变量，用方差比检验显著性来判断是否被选取；目前在圆内所有变量中，找出偏回归平方和贡献最小的变量，用方差比进行显著性检验，判断是否排除在回归方程之外。
重复选择加入和拒绝循环，直到圆圈外没有合格的选择加入项目，圆圈内也没有合格的拒绝项目。
在逐步回归计算中，需要用线性代数中的消元变换法来选择变量。
对所选变量的回归系数进行显著性检验，对排除的变量仍进行F-检验。
经过几次选择变量和剔除变量后，所有变量都不能再选择或剔除，选择变量的步骤停止，整理数据得到回归方程。
逐步回归法剔除了不重要的变量，因此不需要求解一个大阶回归方程，显著提高了计算效率。由于忽略了不重要的变量，避免了回归方程中系数小的变量导致的回归方程病态计算，得不到正确解。
在解决实际问题时，逐步回归是一种常用而有效的数学方法。
逐步回归的计算一般需要借助计算机计算。
逐步回归和层次回归有什么区别？
多元回归分析可以分为 "逐步回归和线性回归和 "分层回归与分析。 "逐步回归和线性回归先选取与准则相关性最高的预测变量进入方程，然后用偏相关法逐一检验与准则相关性最高或次高的预测变量，直到新加入的变量不再产生统计上显著的增量效应。 "分层回归与分析是由研究人员根据理论进行的。