逐步回归方法的原理
答：逐步回归法的应用非常广泛，包括经济预测、金融分析等领域。在实际操作中，它能够有效地处理自变量之间的多重共线性问题，提高模型的预测精度和可靠性。它不断地挑选显著因素剔除不显著因素，最终确定一个既能有效解释自变量与因变量关系又简洁的模型。这种方法的运用对于解决复杂的数据分析和预测问题具有显著的...
答：一、基本思想不同 1、强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。2、 逐步回归法的基本思想是：将变量一个一个引入，每引入一个变量时，要对已选入的变量进行逐个检验。当原引入的变量由于后面变量...
答：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入...
答：比如做智力，个人能力，家里条件对学习成绩的影响，逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量，比如先单独进入智力，然后进入个人能力，此时的自变量是智力和个人能力两个变量，最后进入家庭条件。方差分析是一种用于比较两个以上水平变量均值差异的统计分析方法。比如比较三种不同农药对作物产量的...
答：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含先主动变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入...
答：逐步回归的三种方法如下：Forward selection: 首先模型中只有一个单独解释因变量变异最大的自变量，之后尝试将加入另一自变量，看加入后整个模型所能解释的因变量变异是否显著增加（这里需要进行检疫，可以用 F-test， t-test 等等）；这一过程反复迭代，直到没有自变量再符合加入模型的条件。Backward ...
答：目的、变量选择等区别。1、目的：分层回归的主要目的是探究多个预测变量对因变量的影响，且按照理论或实际情况将预测变量分为多个层次进行分析。逐步回归的目的是从一组的预测变量中选择出最佳的子集，以建立一个较简洁且具有预测能力的模型。2、变量选择：分层回归在分析过程中，预先将预测变量按照某种逻辑...
答：不是。根据查阅相关公开资料，逐步回归和最小二乘回归是两种不同的回归分析方法，最小二乘回归是一种经典的回归分析方法，它通过最小化残差平方和来拟合一个线性模型，以预测因变量的值，逐步回归是一种变量选择方法，它通过逐步添加或删除自变量来构建一个线性模型，逐步回归可以分为前向逐步回归和后向...
答：逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合，从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中。而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的，而是按照自变量的顺序排的。参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值，而是标准回归系数，表示自变量对因变量影响大小的系数，就是通常模型中的变量系数。
答：多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression)。“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程，然后，运用偏相关方法，逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量，直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止。“层次回归”则由研究...
网友评论：
相戴15558795577：
逐步回归 - 百科
31814公扶
： 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
相戴15558795577：
统计学中什么是逐步回归,?
31814公扶
： 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.
相戴15558795577：
关于逐步回归分析的问题 -
31814公扶
： 逐步回归的原理不是你这样理解的.逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数.因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.
相戴15558795577：
spss逐步回归分析的原理
31814公扶
： 是这样的:首先你要弄清楚逐步回归的原理.这个原理我就不说了,百度一下,很多的.然后,确定判断标准:一个是使用F的概率值作为统计变量,系统默认sig.
相戴15558795577：
统计软件中,例如Eviews、R和SAS等在修正多重共线性时用的的逐步回归法能考虑到变量的经济意义吗? -
31814公扶
： 可靠.逐步回归法就是分别对每个变量进行回归,根据理论和统计检验从中选出一个最合适的回归方程作为基本回归方程,通常都是选取拟合最优R^2最大的回归方程. 然后再逐个增加解释变量,重新进行线性回归.如果提高了拟合优度并且其他参数统计上仍显著,就保留该解释变量.若拟合优度显著,但某些参数的数值或符号受到显著影响,表示其存在多重共线性,进行比较,保留对被解释变量影响较大的,略去影响较小的. 逐步分析法是处理多重共线及修正的有效的方法,也可以很好的解释经济变量的意义.
相戴15558795577：
线性回归何时做全变量或逐步回归 -
31814公扶
： 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
相戴15558795577：
逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
31814公扶
： 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
相戴15558795577：
多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
31814公扶
： 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
相戴15558795577：
逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 -
31814公扶
： 逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析
