逐步回归分析原理及应用

逐步回归分析

逐步回归分析是多元线性回归分析的一种方法，其目的是选择最好的预测变量子集，从而建立一个最小二乘回归模型。逐步回归分析正是在变量纳入模型的过程中自动移除那些对预测效果影响较小的变量。

逐步回归分析是建立回归方程的一种方法，其基本思想是以自变量的初始子集为基础，一个个地将自变量加入方程，每加入一个变量都要检验各回归系数的显著性，当变量加入后，或者回归系数显著，或者已经有足够充分的证据表明它是有用的。然后将剩余的变量中最相关的一个变量加入方程，不断进行这样的反复，直至达到某一个预定的含有变量个数的模型，并仅选用回归系数显著的变量。

逐步回归分析广泛应用于科学研究和工程实践中，可用于建立经济模型、预测分析等方面。例如，可以通过逐步回归分析来确定一个产品的主要推销因素，或者确定一个经济模型中的关键因素。