逐步回归模型-意义与定义

什么是逐步回归模型?

逐步回归模型是一个逐步迭代构建的回归模型。这是自变量的半自动选择过程，采用两种方式进行——如果自变量在统计上显著，则将它们逐个纳入回归模型;如果自变量被证明在统计上不显著，则最初包括所有自变量，然后逐个删除它们。

逐步回归模型是一个比其他多元回归模型更强大的工具，在处理大量潜在的自变量和/或通过选择变量输入或输出来微调模型时非常方便。

主要的方法

逐步回归模型的主要方法如下:

• 正向选择——从最初没有变量开始，测试添加一个新变量，如果证明可以改进模型，则添加该变量
• 向后消除-从所有变量开始，测试消除一个变量，并消除变量，如果证明可以改进模型
• 双向消元-以上的组合

例子:各种预测技术(负载口袋等)的核心是逐步回归模型。

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