逐步回归：建立多元回归模型的有效方法

逐步回归是一种逐步选择变量的方法，用于建立多元回归模型。它通过逐步添加或删除自变量来逐步改进模型的准确性和解释能力。\n\n逐步回归可以分为前向逐步回归和后向逐步回归两种方法。\n\n前向逐步回归从一个空模型开始，逐步添加自变量，每次添加一个具有最大相关性的自变量，直到满足某个预设的停止准则为止。\n\n后向逐步回归从包含所有自变量的完全模型开始，逐步删除对因变量的贡献最小的自变量，直到满足某个预设的停止准则为止。\n\n逐步回归方法可以帮助选择最佳的自变量组合，避免过拟合和多重共线性问题，提高模型的准确性和解释能力。然而，它也可能导致选择过多或无关的自变量，因此在应用时需要谨慎选择停止准则和验证模型的稳定性和预测能力。