逐步回歸
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逐步回歸（stepwise regression）
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逐步回歸分析方法的基本思路是自動從大量可供選擇的變數中選取最重要的變數，建立回歸分析的預測或者解釋模型。其基本思想是:將自變數逐個引人，引入的條件是其偏回歸平方和經檢驗後是顯著的。同時，每引人一個新的自變數後，要對舊的自變數逐個檢驗，剔除偏回歸平方和不顯著的自變數。這樣一直邊引入邊剔除，直到既無新變數引人也無舊變數刪除為止。它的實質是建立“最優”的多元線性回歸方程。
依據上述思想，可利用逐步回歸篩選並剔除引起多重共線性的變數，其具體步驟如下：先用被解釋變數對每一個所考慮的解釋變數做簡單回歸，然後以對被解釋變數貢獻最大的解釋變數所對應的回歸方程為基礎，再逐步引入其餘解釋變數。經過逐步回歸，使得最後保留在模型中的解釋變數既是重要的，又沒有嚴重多重共線性。
